我在sklearn-糖尿病数据集上实现了一些ML算法，除了SVR之外，所有这些算法在测试子集上的R^2都约为0.45。然而，当我做SVR时，我在测试子集上得到了0.16的R^2分数。我想知道这是因为SVR对于数据集来说是一个糟糕的算法选择，还是因为我没有正确地实现它。% r2_score(y_train, sv
浏览 27提问于2020-10-05得票数 0
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我想在R的monomvn包中构建类似于糖尿病数据集的我自己的数据，以尝试一些不同的回归模型示例(具体地说，套索回归)。糖尿病数据列出了三个变量(x、x2和y)，但x和x2都包含几个子级别的变量(如年龄、体重指数等)。这些x和x2变量在最终引用这些子级别变量的不同回归模型示例中
浏览 0提问于2020-03-24得票数 0
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我一直在阅读关于成对排名的论文，但我不明白的是：在这里，它说成对排序中的一个数据点是两个链接之间的不等式：然而，确实支持像RankNet和Rank
浏览 7提问于2013-07-02得票数 5
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我的支持向量回归的R2得分是负的。但是当我尝试预测新的结果时，它比其他算法提供了更好的性能吗？负的R2分数不会影响模型的性能吗？
浏览 40提问于2021-06-13得票数 0
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我使用scikit-learn库对卫星图像执行监督分类(支持向量机分类器)。我的主要问题是如何训练我的SVM分类器。我在youtube上看过很多视频，也读过一些关于如何在scikit-learn中训练支持向量机模型的教程。我看过的所有教程，都使用了著名的Iris数据集。为了在scikit-learn中进行有监督的</em
浏览 0提问于2017-04-10得票数 5
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我打算通过在随sklearn (sklearn.datasets.load_boston)附带的波士顿房价数据集上运行该支持向量回归包来测试它的实现。更惊人的是，当我使用sklearn.datasets包(load_diabetes)附带的糖尿病数据集时，我得到了一个更好的预测。data.target
# prepare the trainin
浏览 2提问于2013-01-29得票数 4
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处理、准备用于回归的单词包数据。
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我试图建立一个回归模型来预测作者的年龄。我正在使用(Nguyen等人，2011年)作为我的依据。
使用一袋单词模型，我计算每个文档的单词数量(这是来自板的帖子)，并为每一篇文章创建向量。我限制了每个向量的大小，使用的特征是顶部k (k=number)最常用的单词(停止词不使用)。当我在测试数据上测试模型时，我得到一个很低的r 2
浏览 9提问于2016-05-29得票数 2
我需要预测的目标变量是probabilities (与标签相反)。我的培训数据中相应的列也在此表格中。我不希望通过对目标进行阈值处理来丢失信息，从而产生一个分类问题。如果我用二进制标签训练logistic regression classifier，sk学习logistic回归API允许在预测时获得概率。然而，我需要用概率来训练它。在scikits中是否有一种方法可以做到这一点--学习，或者一个合适的Python包，它可以扩展到1K维度的100 K数据
浏览 1提问于2017-12-05得票数 6
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我是R工作室的新手。我想知道如何保存回归结果。例如，我使用支持向量回归进行分析，一个模型总是要花几个小时，我不想只保存"R代码“，还要保存每个变量、数据集、回归结果。谢谢!
浏览 1提问于2018-03-12得票数 1
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我目前正在开发一个数据集，根据客户过去的数据和交易来预测客户流失。custID|custAge|custGender|TQuantity|TVolume|TValue|TAmount|HolidayStatus|...数据的活跃客户明显多于非活跃客户，即非
浏览 0提问于2016-06-16得票数 6
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我有已经被标记的图像数据(每个部分都被标记为通过或失败)，以及一个外部数据集，该数据集对每一幅图像都有特定的测量值(它包含摄像机无法准确捕获的参数，例如温度、特定片段的长度等)。通过应用基本的分类算法，例如logistic回归和支持向量机(在scikit-learn中)，我已经获得了相当高的精度，但我希望将图像数据</e
浏览 0提问于2020-07-24得票数 1
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在支持向量机( SVM )或逻辑回归( logistic回归)的基础上，如何利用单位图和双图作为特征，建立自然语言推理模型?在我的数据集上，有前提、低次和标签列。我计划在我的训练中使用前房发育或发育不全或两者兼具的单位和双程图。planning), (planning, to), (to, use), (use, the), (the, unigram)]
假设b
浏览 0提问于2020-07-02得票数 1
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选择二进制分类算法
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我有一个二进制分类问题：10个属性，包括二进制、数字和范畴
这类问题的最佳选择是哪种算法？默认情况下，我将从SVM (将标称属性值转换为二进制特性)开始，因为它被认为是相对干净且不含噪声的数据的最佳选择。
浏览 0提问于2014-06-15得票数 20
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我试图用629,145行和24个特性的样本来标准化培训数据：import pandas as pdclf = svm.SVC(kernel='rbf') # not linear Kernel已经有6个小时了，支持向量机不能收敛同样的数据与其他算法的收敛速度
浏览 0提问于2019-02-17得票数 4
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我在上运行支持向量机、Logistic回归和随机森林。我的训练数据集具有形状(454491，30)。Validation F1 score: 0.9999383944188953我选择支持向量机，因为随机森林容易过度拟合，支持向量机得分优于Logistic回归
浏览 7提问于2020-09-11得票数 0
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我估计了几个模型，但最大的包括大约40个因变量加上县和年固定效应(分别为3000级和14级)，使用了大约5000万个观测数据。/src/include/Rinlinedfuns.h:519我意识到长向量包含2^31或更多元素，所以我假设felm关于我的资源的详细信息:我可以访问多个节点的高性能计算，每个节点都有多个核；内存最大
浏览 1提问于2018-07-30得票数 0
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我问自己，在回归方面，深度学习在哪些方面优于支持向量机和随机森林？
你有什么回归数据，深度学习优于支持向量机和随机森林吗？我提出这个问题的主要目的，是看看哪种数据集的深度学习优于支持向量机和随机森林。因为我不知道这些数据集是什么类型的，所以我不想在询问这些数据集时限制太大。更
浏览 0提问于2017-11-22得票数 1
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一种有r~2回归模型的评价
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示例： [0,0,1,0,0,0,1,0]在y中是X中每个向量的标号训练后的回归模型(线性回归，Logistic回归，.)我用平均绝对误差( MAE )来比较预测的年龄和真实的年龄，得到了令人满意的结果。r2_score(y_true, y_pr
浏览 1提问于2016-06-03得票数 1
我在为泰坦尼克号的凯斯做学习任务。示例.predictions[predictions > 0.5] = 1
accuracy2predictions[predictions == dataset[&quo
浏览 2提问于2015-08-22得票数 1
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我有一个连续评分从-100到+100的文本。我试图把它们分为积极的或消极的。
如何执行二项式日志回归以获得测试数据为-100或+100的概率？我得到的最接近的是SGDClassifier(惩罚=‘l2’，alpha=1e-05，n_iter=10)，但是当我使用二项式日志回归来预测-100和+100的概率时，这并没有提供与相同的结果。所以我猜这不是正确的功能？
浏览 5提问于2014-08-15得票数 3
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