Saat ini saya menggunakan Scikit belajar dengan kode berikut: clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') dan kemudian cocok dan memprediksi untuk satu set data dengan 7 label berbeda. Saya mendapat hasil yang aneh. Tidak peduli teknik validasi...
Masalah yang cukup sering terjadi dalam percobaan saya adalah model bervariasi dalam kinerja ketika keadaan acak untuk algoritma diubah. Jadi pertanyaannya sederhana, haruskah saya mengambil status acak sebagai hiperparameter? Mengapa demikian? Jika model saya mengungguli orang lain dengan keadaan...
Saya melatih classifier biner SVM menggunakan Scikit belajar. Karena sifat masalah saya, saya perlu menghindari negatif palsu. Karena tidak ada yang gratis, saya oke mendapatkan tingkat positif palsu yang lebih tinggi untuk mengurangi jumlah negatif palsu. Bagaimana kita bisa melakukan itu...
Saya ingin kode kmeans pengelompokan dalam python menggunakan panda dan scikit belajar. Untuk memilih k yang baik, saya ingin mengkodekan Statistik Gap dari Tibshirani dan al 2001 ( pdf ). Saya ingin tahu apakah saya dapat menggunakan hasil inersia_ dari scikit dan mengadaptasi formula statistik...
Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 11 bulan lalu . Saya perlu menerapkan fungsi aktivasi Softmax ke
Ada sejumlah situs web yang menggambarkan penurunan gradien untuk menemukan parameter untuk regresi linier sederhana (di sini adalah salah satunya). Google juga menjelaskannya dalam kursus ML baru (untuk umum) mereka. Namun di Wikipedia , rumus berikut untuk menghitung parameter
Saya baru mengenal pembelajaran mesin dan mencoba menggunakan scikit-learning (sklearn) untuk menangani masalah klasifikasi. Baik DecisionTree dan SVM dapat melatih classifier untuk masalah ini. Saya menggunakan sklearn.ensemble.RandomForestClassifierdan sklearn.svm.SVCmenyesuaikan data pelatihan...
Apa cara terbaik untuk mempersiapkan interaksi fitur-fitur kategorikal sebelum disesuaikan dengan scikit-learn? Dengan statsmodelssaya bisa dengan mudah mengatakan dalam gaya R smf.ols(formula = 'depvar ~ C(var1)*C(var2)', data=df).fit()(sama di Stata dengan regress depvar
Secara umum, jika kita memiliki dataset besar, kita dapat membaginya menjadi (1) pelatihan, (2) validasi, dan (3) tes. Kami menggunakan validasi untuk mengidentifikasi hyperparameter terbaik dalam validasi silang (misalnya, C dalam SVM) dan kemudian kami melatih model menggunakan hyperparameter...
Saya bertanya-tanya apakah ada orang di sini yang dapat menjelaskan perbedaan antara mode normalisasi l1, l2 dan maks dalam modul sklearn.preprocessing.normalize ()? Setelah membaca dokumentasi saya tidak dapat menyadari
Saya seorang pemula yang menggunakan pembelajaran mesin (saya menyelesaikan kursus Ng), saya menggunakan scikit-learn in python. Saya ingin menemukan cara terbaik untuk mendeteksi anomali di sistem kami. Kami memiliki peristiwa yang sedang berlangsung yang terjadi sesuai jadwal (setiap beberapa...