Perguntas com a marcação «scikit-learn»

Uma visão geral do processo de otimização de hiperparâmetros no scikit-learn está aqui . A pesquisa exaustiva na grade encontrará o conjunto ideal de hiperparâmetros para um modelo. A desvantagem é que a busca exaustiva na grade é lenta. A pesquisa aleatória é mais rápida que a pesquisa em grade, …

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Eu estava analisando o classificador criado usando uma árvore de decisão. Há um parâmetro de ajuste chamado max_depth na árvore de decisão do scikit . Isso é equivalente a podar uma árvore de decisão? Caso contrário, como podar uma árvore de decisão usando o scikit? dt_ap = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=1, max_depth=13) boosted_dt …

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Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica peso?

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Eu tenho dois tensores a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Quero fazer um produto interno para cada par do lote, gerando c:[batch_size, 1], onde c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Quão?

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Meus dados incluem respostas de pesquisa binárias (numéricas) e nominais / categóricas. Todas as respostas são discretas e no nível individual. Os dados têm forma (n = 7219, p = 105). Algumas coisas: Estou tentando identificar uma técnica de agrupamento com uma medida de similaridade que funcionaria para dados binários …

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Estou trabalhando na classificação de texto, onde tenho 39 categorias / classes e 8,5 milhões de registros. (No futuro, dados e categorias aumentarão). Estrutura ou formato dos meus dados é o seguinte. ---------------------------------------------------------------------------------------- | product_title | Key_value_pairs | taxonomy_id | ---------------------------------------------------------------------------------------- Samsung S7 Edge | Color:black,Display Size:5.5 inch,Internal | 211 …

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Estou tentando entender como entender completamente o processo de decisão de um modelo de classificação de árvore de decisão criado com o sklearn. O principal aspecto que estou vendo é uma representação gráfica da árvore e a lista de importâncias de recursos. O que não entendo é como a importância …

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Treinei um modelo de previsão com o Scikit Learn em Python (Random Forest Regressor) e quero extrair de alguma forma os pesos de cada recurso para criar uma ferramenta de excel para previsão manual. A única coisa que encontrei é a model.feature_importances_mas não ajuda. Existe alguma maneira de conseguir isso? …

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Minha pergunta é tripla No contexto de máquinas de vetores de suporte "Kernelized" A seleção de variável / recurso é desejável - especialmente porque regularizamos o parâmetro C para evitar o excesso de ajuste e o principal motivo por trás da introdução de kernels em um SVM é aumentar a …

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Eu sou novo no campo de aprendizado de máquina, mas já fiz minha parte no processamento de sinais. Informe-me se esta pergunta foi classificada incorretamente. Eu tenho dados bidimensionais que são definidos por pelo menos três variáveis, com um modelo altamente não linear muito complicado para simular. Eu tive vários …

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Eu tenho dados de treinamento rotulados com valores binários. Eu também coletei a confiança de cada um desses rótulos, ou seja, 0,8 de confiança significaria que 80% das etiquetadoras humanas concordam com esse rótulo. É possível usar esses dados de confiança para melhorar a precisão do meu classificador? O seguinte …

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Especialistas da minha área são capazes de prever a probabilidade de um evento (pico binário em amarelo) 30 minutos antes da ocorrência . A frequência aqui é de 1 segundo; essa visão representa algumas horas de dados; circulei em preto onde deveria estar o padrão "malicioso" . Existem interações entre …

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Tenho desequilíbrio de classe na proporção 1:15, ou seja, taxa de eventos muito baixa. Então, para selecionar os parâmetros de ajuste do GBM no scikit learn, quero usar Kappa em vez da pontuação F1. Meu entendimento é que Kappa é uma métrica melhor que a pontuação da F1 para o …

9 machine-learning  classification  python  predictive-modeling  scikit-learn 

Como eu aumentar o número de árvores em scikit aprender 's GradientBoostingRegressor, eu recebo previsões mais negativas, mesmo que não existem valores negativos em meu treinamento ou testar set. Eu tenho cerca de 10 recursos, a maioria dos quais são binários. Alguns dos parâmetros que eu estava ajustando foram: o …

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Se eu entendi direito, o CV aninhado pode me ajudar a avaliar qual modelo e processo de ajuste de hiperparâmetro é melhor. O loop interno ( GridSearchCV) encontra os melhores hiperparâmetros e o loop externo ( cross_val_score) avalia o algoritmo de ajuste do hiperparâmetro. Em seguida, escolho qual combinação de …

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