prediction

    0熱

    2答えて

    各出力予測値の前にナンバリングを削除するにはどうすればよいですか？

    私はPythonの初心者です。予測出力に関する質問を受けました。 ComplexModelでテストデータ 'P1TestingData'を予測し、CSVファイルに書き込もうとしました。しかし、予測データが含まれている「予測」を印刷すると、各データの前に0から始まる番号が付いていることがわかります。これらの番号を削除するにはどうすればよいですか？ 入力私はCSVファイルに書き込むしようとしましたが、
    python python-3.x csv printing prediction 2017-09-29

    0熱

    1答えて

    ランダムフォレストでトレーニングセットのAUCを計算する2つの異なる方法は私に異なる結果をもたらしますか？

    私はrandomForestでトレーニングセットのAUCを計算するのに2つの方法を使用しましたが、私は非常に異なる結果を得ます。次のように二つの方法があります：列車セットのAUCを計算する rfmodel <- randomForest(y~., data=train, importance=TRUE, ntree=1000) ウェイ1： `rf_p_train <- predict(rfmo
    r random-forest prediction auc 2017-10-07

    0熱

    1答えて

    Svm予測のデフォルト値Scikitlearn

    私はSVM分類にscikitlearnを使用しています。 指定されたテスト項目がトレーニングセット項目のいずれとも一致しない場合、つまり距離が非常に大きい場合にデフォルト値を返す分類器が必要です。それは可能ですか？ 例については のは、私のトレーニング・セットが X= [[0.5,0.5,2],[4, 4,16],[16, 16,64]] であると私はトレーニングに clf = svm.SVC
    python-3.x machine-learning scikit-learn svm prediction 2017-08-25

    0熱

    1答えて

    Kerasの確率予測のジェネレータメソッドとは何ですか？

    私は、二重分類問題の確率を予測したいと思います。これまでは、この問題にはmodel.predict_probaまたはpredict_on_batchを使用していました。今ではスクリプトでジェネレータを使いたいのですが、evaluate_generatorやpredict_generatorなどのジェネレータは見つかりません。 evaluate_generatorまたはpredict_generat
    keras generator probability prediction 2017-08-30

    3熱

    1答えて

    kerasはmodel.load（）の後に最初の予測を行うのに非常に時間がかかります

    kerasのモデルをmodel.load（）でロードしていて、最初の予測が計算に10倍以上かかるこれが発生する可能性のある考え方や、ロード初期化の最初の予測サイクルを高速化するための提案は、非常に高く評価されます。 CPU処理でTensorflowバックエンドを使用しています。あなたは多くのモデルをロードしている場合は、同時に保存、keras model.load機能を使用していない ：OK助けを
    optimization tensorflow keras prediction nn 2017-08-31

    0熱

    1答えて

    ケラス極端に高い損失

    私は特性によって価格を予測しようとしています。 かなりシンプルなモデルを選択しましたが、それは非常に奇妙です。損失機能は非常に高く、問題がどこにあるかわかりません。ここで は私のモデルである：私は、データの準備方法です ​​ ：（ワンホットを、私は訓練するすべてのデータを分割し、テスト） df = encode_onehot(dataframe, cols=['Shape', 'Cut', 'Co
    keras prediction loss 2017-09-02

    0熱

    1答えて

    イベント生存分析の予測時間

    私は現在、起こるかもしれない3つの異なるイベントがあるイベントの時間をモデル化しようとしています。それは電気通信データのためであり、ロックされていない顧客の予想寿命を予測したいので、契約期間の終了した顧客は月ごとに辞任することができます。 1年または2年の契約が終了すると、ロック解除された顧客であり、時間が経つにつれて、解約（新規契約の購入）またはロックされていない顧客の滞在が可能になります（競合
    r prediction survival-analysis panel-data 2017-09-06

    1熱

    1答えて

    RPARTはタイプマトリックスの予測出力を説明します

    分類ツリーにRの予測関数（v 3.4.0）を使用すると、以下のように10個の列が出力されます。 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] 1 3 0 0 37 0 0.0 0.00 1.00 0.0 0.37755102 5 3 0 0 37 0 0.0 0.00 1.00 0.0 0.37755102 9 3 0 0 37
    r tree prediction rpart 2017-09-08

    0熱

    1答えて

    Pythonでfactorize（）を使った後の元の値の取得方法は？

    私は、列車とテストのデータセットを使用して、Pythonのランダムフォレストを使用して予測モデルを作成しようとする初心者です。 train ["ALLOW/BLOCK"]は4つの期待値のうち1つを取ることができます（すべての文字列）。 test ["ALLOW/BLOCK"]は予測する必要があります。 y,_ = pd.factorize(train["ALLOW/BLOCK"]) y Ou
    python pandas random-forest prediction 2017-09-09
最新の質問