开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Sklearn NN clf.predict()总是返回全0还是全1？

Sklearn是一个Python机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具。在Sklearn中，NN clf.predict()是用于进行神经网络分类器的预测操作的方法。

对于Sklearn中的神经网络分类器，clf.predict()返回的结果取决于具体的模型和数据。一般情况下，如果模型训练得当且数据合理，clf.predict()应该返回预测的类别标签，而不是全0或全1。

然而，如果clf.predict()总是返回全0或全1，可能存在以下几种情况：

数据不平衡：如果训练数据中某个类别的样本数量远远多于其他类别，模型可能会倾向于预测该类别，导致结果全为0或全为1。解决方法可以是采用数据平衡技术，如欠采样、过采样或集成方法等。
模型参数设置不当：神经网络模型有许多参数需要调整，如隐藏层的神经元数量、学习率、正则化参数等。如果参数设置不当，模型可能无法很好地拟合数据，导致预测结果不准确。可以尝试调整参数，重新训练模型。
特征选择不当：特征选择是机器学习中非常重要的一步，选择合适的特征可以提高模型的性能。如果选择的特征与目标变量关系不大，模型可能无法准确预测。可以尝试重新选择特征，或者使用特征工程方法进行特征提取和转换。
数据预处理问题：在使用Sklearn进行机器学习时，数据预处理是一个重要的步骤。如果数据存在缺失值、异常值或者未经过合适的归一化处理，可能会影响模型的预测结果。可以尝试进行数据清洗、缺失值填充和数据归一化等预处理操作。

总之，如果Sklearn中的NN clf.predict()总是返回全0或全1，需要仔细检查数据、模型和参数设置等方面的问题，进行适当的调整和优化，以提高预测结果的准确性。

腾讯云提供了一系列与机器学习和人工智能相关的产品和服务，例如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）、腾讯云智能图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tiia）、腾讯云智能语音合成（https://cloud.tencent.com/product/tts）等，可以根据具体需求选择适合的产品进行使用。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【Scikit-Learn 中文文档】使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN

..., 8, 9, 8]) 数据数组的形状数据总是 2D 数组，形状 (n_samples, n_features) ，尽管原始数据可能具有不同的形状。...> list(clf.predict(iris.data[:3])) ['setosa', 'setosa', 'setosa'] 这里，第一个 predict() 返回一个整数数组，因为在 fit...1, probability=False, random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False) >>> clf.predict(...在这种情况下， predict() 返回一个表示相应多重标签预测的 2d 矩阵。请注意，第四个和第五个实例返回全零向量，表明它们不能匹配用来训练中的目标标签中的任意一个。...predict() 函数返回带有多个标记的二维数组作为每个实例的结果。

1.2K9 0

使用神经网络解决鸢尾花分类问题

) print('构建神经网络模型的参数为：\n',clf) #%% #可视化原始数据、训练集和全平面预测结果 plt.rc('font', size=14)#设置图中字号大小 plt.rcParams...(y_min, y_max) plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('sepal width') plt.title('训练集样本')#添加标题 #准备要预测的全平面数据...XX.ravel(), YY.ravel()]的形状为40000*2 #将XX,YY转换成它们规定的平面内每个点的坐标 Z = np.c_[XX.ravel(), YY.ravel()] Z_predict=clf.predict...= joblib.load('iris_2features_ann.m') #加载模型 print('加载的神经网络模型的参数为：\n',clf_nn) #%% y_pred = clf_nn.predict...4features_ann.m') #加载模型 y_pred = clf_nn.predict(X_test) for i in [0,1,2,3,4]: print('测试集第',i,'个样本

4902 0

python导入鸢尾花数据集_python数据挖掘学习笔记】十九.鸢尾花数据集可视化、线性回归、决策树花样分析…

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...reshape(len(x),1) y = np.array(y).reshape(len(y),1) 第二步导入Sklearn机器学习扩展包中线性回归模型，然后进行训练和预测 from sklearn.linear_model...print(clf.predict([[5.0]])) 四....(iris.data) #获取花卉两列数据集 X = iris.data L1 = [x[0] for x in X] #print L1 L2 = [x[1] for x in X] #print L2...(iris.data) #获取花卉两列数据集 X = iris.data L1 = [x[0] for x in X] #print L1 L2 = [x[1] for x in X] #print L2

2.5K1 0

多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF）-相关系数（机器学习）sklearn

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...例如： x1=[1,2,3,4,5] x2=[2,4,6,8,10] x3=[2,3,4,5,6] # x2=x1*2 # x3=x1+1 上述x2，x3都和x1成线性关系，这会进行回归时，影响系数的准确性...导入计算膨胀因子的库 from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor # get_loc(i) 返回对应列名所在的索引...import train_test_split # 逻辑回归 from sklearn.linear_model import LogisticRegression # AUC和准确度 from sklearn.metrics...可以理解为账户资金的信息依靠累计交易，类似于数学里面的子集这种（不过这种理解是错误的），就是两列数据存在强烈的相关性，但累计交易佣金这列数据包含的数据相对于账户资金这列数据对模型的贡献比较高发布者：全栈程序员栈长

2.8K1 0

kNN算法——帮你找到身边最相近的人

这是k-NN算法名称的由来。在考虑多个邻居时，我们使用投票的方式来分配标签。这意味着对于每个测试点，我们计算有多少个邻居属于0类以及有多少个邻居属于1类。...(1), reverse=True) return sortedClassCount[0][0] 下面让我们深入研究下上述代码：函数knnclassify需要4个输入参数：要分类的输入向量称为A...最后，返回最频繁出现的类别标签。 Scikit-Learn实现k-NN算法 Scikit-Learn是一个机器学习工具箱，内部集成了很多机器学习算法。...代码如下： from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors...k-NN模型的建立通常会比较快，但是当训练集非常大时（无论是特征数还是样本数量），预测时耗费的时间会很多。此外，使用k-NN算法时，对数据进行预处理非常重要。

6334 0

朴素贝叶斯详解及中文舆情分析（附代码实践）

3.全概率公式设Ω为试验E的样本空间，A为E的事件，B1、B2、....、Bn为Ω的一个划分，且P(Bi)>0，其中i=1,2,...,n，则： P(A) = P(AB1)+P(AB2)+......全概率公式主要用途在于它可以将一个复杂的概率计算问题，分解为若干个简单事件的概率计算问题，最后应用概率的可加性求出最终结果。...1) class_prior_属性观察各类标记对应的先验概率，主要是class_prior_属性，返回数组。...7) score(X, y, sample_weight=None) 返回测试样本映射到指定类标记上的得分或准确率。...= pca.fit_transform(X) 5print newData 6 7pre = clf.predict(X) 8Y = [1,1,0,0,1,0,0,1,1,0] 9import

2.1K2 0

朴素贝叶斯分类器详解及中文文本舆情分析（附代码实践）

3.全概率公式设Ω为试验E的样本空间，A为E的事件，B1、B2、....、Bn为Ω的一个划分，且P(Bi)>0，其中i=1,2,...,n，则： ? P(A) = P(AB1)+P(AB2)+......全概率公式主要用途在于它可以将一个复杂的概率计算问题，分解为若干个简单事件的概率计算问题，最后应用概率的可加性求出最终结果。...1) class_prior_属性观察各类标记对应的先验概率，主要是class_prior_属性，返回数组。...7) score(X, y, sample_weight=None) 返回测试样本映射到指定类标记上的得分或准确率。...= pca.fit_transform(X) 5print newData 6 7pre = clf.predict(X) 8Y = [1,1,0,0,1,0,0,1,1,0] 9import

6.8K5 1

ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64’).

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...call last): File “D:/软件（学习）/Python/MachineLearing/taitannike/train.py”, line 55, in predicted_np = clf.predict...scores = self.decision_function(X) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\linear_model...解决方法： 1、检查数据中是否有缺失值例如，读取得到的原始数据如下读取数据 data_test = pd.read_csv('test.csv') 检查数据中是否有缺失值 print(np.isnan...2、删除有缺失值的行 train.dropna(inplace=True) 然后再看数据中是否有缺失值也可以根据需要对缺失值进行填充处理： train.fillna(‘100’) 发布者：全栈程序员栈长

1.6K2 0

sklearn 快速入门 - 0.18 中文翻译

数据阵列的形状数据总是2D数组，形状虽然原始数据可能有不同的形状。... >>> list(clf.predict(iris.data[:3])) ['setosa', 'setosa', 'setosa'] 这里，第一个predict()返回一个整数数组，...-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False) >>> clf.predict...在这种情况下，predict()返回一个表示相应多重标签预测的2d数组。请注意，第四个和第五个实例返回所有零，表示它们不匹配三个标签之一fit。...因此， predict()返回具有每个实例的多个预测标签的2d数组。

98310 0

模型融合stacking实战

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...模型融合stacking的原理具体不再解释，有的博客已经解释很清楚了，还是附一张经典图吧，直接上完整程序（根据后面的数据集下载地址可以下载数据集，然后直接运行程序）： # Load in our...(x_te) oof_test_skf[i, :] = clf.predict(x_test) oof_test[:] = oof_test_skf.mean(axis=0)...(x_te) oof_test_skf[i, :] = clf.predict(x_test) oof_test[:] = oof_test_skf.mean(axis=0)...=1).fit(x_train, y_train) predictions = gbm.predict(x_test) 上面的x_train是新训练集，y_train还是原先的训练集的label。

4154 0

SVR回归_时间序列分析优缺点

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。文章目录 1.SVR时间序列预测 2.SVR调参 3.SVR高斯核与过拟合 1.SVR时间序列预测 SVR可用于时间序列分析，但不是较好的选择。...= clf.predict(x) print('准确率：%.1f%%' % (np.mean(y_hat == y) * 100)) mpl.rcParams['font.sans-serif'] =...', '#FFA0A0']) cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r']) x1_min, x1_max = extend(x[:, 0].min(),...x[:, 0].max()) # 第0列的范围 x2_min, x2_max = extend(x[:, 1].min(), x[:, 1].max()) # 第1列的范围 x1, x2 = np.mgrid...# 测试点 grid_hat = clf.predict(grid_test) grid_hat.shape = x1.shape # 使之与输入的形状相同 plt.figure(facecolor=

1.2K3 0

Classifying documents with Naïve Bayes使用朴素贝叶斯分类文本

It's somewhat similar to k-NN in the sense that it makes some assumptions that might oversimplify reality...这是一种与K-NN的思想相似，它们做了一些假设来简化实际情况，但是在很多情况下表现良好。...newgroups.target_names[newgroups.target[:1][0]] 'rec.autos' Now that we have newgroups , we'll need to...words = np.array(count_vec.get_feature_names()) words[bow[0] > 0][:5] array(['10pm', '1qh336innfl5',...'10pm' in newgroups.data[0].lower() True '1qh336innfl5' in newgroups.data[0].lower() True How to do it

4260 0

机器学习之支持向量回归(SVR)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Begin *********# clf = LinearSVC(dual=False) clf.fit(train_data,train_label) predict = clf.predict..._g(i)*self.Y[i] if self.alpha[i] == 0: return y_g >= 1 elif 0 < self.alpha...if 0 < alpha1_new < self.C: b_new = b1_new elif 0 < alpha2_new < self.C:..._E(i2) def predict(self, data): ''' input:data(ndarray):单个样本 output:预测为正样本返回+1，负样本返回

6283 0

机器学习之KNN最邻近分类算法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...如下图所示，如何判断绿色圆应该属于哪一类，是属于红色三角形还是属于蓝色四方形？...(X,Y) # 绘制图形 x_min,x_max=X[:,0].min()-1,X[:,0].max()+1 y_min,y_max=X[:,1].min()-1,X[:,1].max()+1 xx,...(X,Y) # 绘制图形 x_min,x_max=X[:,0].min()-1,X[:,0].max()+1 y_min,y_max=X[:,1].min()-1,X[:,1].max()+1 xx,...res = clf.predict([[0,5]]) plt.text(0.2,4.6,'Classification flag: '+str(res)) plt.text(3.75,-13,'Model

1.2K1 0

python SVM 案例，sklearn.svm.SVC 参数说明

sklearn.svm.SVC 参数说明经常用到sklearn中的SVC函数，这里把文档中的参数翻译了一些，以备不时之需。本身这个函数也是基于libsvm实现的，所以在参数设置上有很多相似的地方。...sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel='rbf', degree=3, gamma='auto',coef0=0.0,shrinking=True,probability=False...默认值是1.0 C越大，相当于惩罚松弛变量，希望松弛变量接近0，即对误分类的惩罚增大，趋向于对训练集全分对的情况，这样对训练集测试时准确率很高，但泛化能力弱。...min, x2_min = np.min(x, axis=0) x1_max, x2_max = np.max(x, axis=0) x1_min, x1_max = extend(x1..._max:500j, x2_min:x2_max:500j] x_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) y_test = clf.predict

6.2K6 0

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

(X) # 可视化降维结果 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1]) plt.xlabel('Principal Component 1') plt.ylabel('...import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader...__init__() self.fc1 = nn.Linear(X_train.shape[1], 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 64)...self.fc3 = nn.Linear(64, 1) def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc1(x))...无论是传统的机器学习方法还是前沿的深度学习技术，Python都提供了全面的支持。通过不断学习和实践，掌握这些技术可以为数据分析和人工智能应用提供强大的支持。

1401 0

机器学习网格搜索寻找最优参数

]] y = data[2] #print(y) X_blue = data[data[2]== 0] X_red = data[data[2]== 1] plt.scatter(X_blue[0],X_blue...[1],c='blue',edgecolor='k',s=50) plt.scatter(X_red[0],X_red[1],c='red',edgecolor='k',s=50) plt.xlim(-...(X_blue[0],X_blue[1],c='blue',edgecolor='k',s=50) plt.scatter(X_red[0],X_red[1],c='red',edgecolor...) t = np.reshape(t,(np.size(t),1)) h = np.concatenate((s,t),1) z = clf.predict(h) s...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/184203.html原文链接：https://javaforall.cn

1.2K3 0

一些算法的小结

具体的方法有：最小二乘法梯度下降法 3、衡量回归效果的指标——R^2 R^2=SSR/SST (回归平方和/总离差平方和) R^2——[0，1]，越接近1说明回归平方和在总离差平方和中的占比越大，...回归效果越好；越接近于0，结果相反。...比如现在有两个特征年龄和性别，是先按年龄进行划分还是先按性别进行划分，这就需要看两者的优先级顺序。衡量优先级顺序的指标为：信息增益。...time:", round(time()-t0, 3), "s"#计算训练所用的时间 t0 = time()#初始化预测所用的时间 pred = clf.predict(features_test)...round(time()-t0, 3), "s" #计算训练时间 pred = clf.predict(features_test)#预测数据 print accuracy_score(pred,labels_test

6684 0

教程 | 如何通过Scikit-Learn实现多类别文本分类？

norm 设为 l2，以确保我们所有特征向量的欧几里德范数为 1。 ngram_range 设为 (1, 2)，表示我们想要考虑 unigrams 和 bigrams。..., min_df=5, norm='l2', encoding='latin-1', ngram_range=(1, 2), stop_words='english') features = tfidf.fit_transform...这种错误总是发生。...全联公司 . 最高的 bigrams: . xxxx 账户 . 全联公司 # 『讨回欠款』: . 最高的 unigrams: . 债务 . 收集 . 最高的 bigrams: ....原文链接：https://towardsdatascience.com/multi-class-text-classification-with-scikit-learn-12f1e60e0a9f 本文为机器之心编译

1.5K9 0

AutoEncoder 学习笔记

我们可以假设图中的网络是这样的，输入经过全连接层得到 Feature 之后再次进入全连接层，得到最后的输出。...nn, optim import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler device = torch.device...("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 一般的，首先进行数据预处理，归一化，将值压缩到 0-1 之间。...model = AE(72).to(device) criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3...as F from torch import nn, optim import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

3214 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭