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有没有人能给我提供一个在glm或glmnet模型中使用插入符号的rfe函数的详细示例？我尝试了这样的东西：
number_predictors <- dim(rfe_records)[2]
浏览 1提问于2017-01-15得票数 1
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分类与回归？
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我不太清楚分类和回归之间有什么区别。回归更像是一种预测。
以上这两个问题都是一个回归问题，对吗？这两种方法都是使用学习算法进行预测。有人能给出分类和回归的例子吗？
浏览 2提问于2015-11-25得票数 2
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分类还是回归问题？
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我不确定采用哪种方法不是分类问题，因为我没有明确的二进制标签(当然，我可以对其中的一些标签进行分类)或回归，因为我没有明确的目标(每个特性都是winner和loser)。
浏览 0提问于2020-07-17得票数 0
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我正在尝试使用<code>C0</code>数据训练Keras DNN模型进行预测。我已经对数据进行了标准化，并将其分为训练、测试和验证部分。我遇到了一个关于我的晒黑和验证准确性的问题，它(几乎)保持不变。精度始终停留在(0.1431)。<code>A1</code>&l
浏览 8提问于2020-07-31得票数 0
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当使用神经网络预测制造过程的误差百分比时，如果过程中有一些输入不受我们的控制(随机)，最好是使用回归还是分类？我们应该使用回归并尝试预测错误量，还是从中位数将错误分类为sigmas，例如，900%是中位数的5西格玛。因此，我们将有11个类别-5到+5
浏览 17提问于2019-02-05得票数 1
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如果我训练一个人工神经网络来预测最适合模型的多项式的程度，然后使用标准多项式回归来拟合曲线呢？这将使训练只进行一次，这样我就可以在我想训练的时间内训练，因此它将大大提高速度。这里面你有什么想法？
浏览 0提问于2019-02-25得票数 1
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更具体地说，我试图运行一个逻辑回归，但应用岭惩罚(不确定这是否有意义)的模型.
选择一个岭回归分类器是否就足够了？还是我需要选择逻辑回归分类器并在其后面加上一些脊惩罚的参数(即LogisticRegression(apply_penality=Ridge) )？
浏览 8提问于2022-06-04得票数 1
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我看到了许多用于分类的卷积神经网络(CNN)的例子。然而，我需要CNN进行回归。我试图在Tensorflow中用自己的数据来实现CNN的预测。
我可以实现CNN的预测还是CNN仅用于分类？
浏览 8提问于2016-12-06得票数 1
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我在处理一个数字数据集，显然它是一个多变量的输出回归。我想知道，您是否可以在数字数据集中进行多标签分类，还是严格基于文本。例如: Stackoverflow将每个文本/代码分类为多个标记，如python,flask, python2.7 .但是这样的事情能用数字来做吗。对不起，我知道这是个问题，但我想知道答案。
浏览 2提问于2017-10-09得票数 0
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简单地问一下，如果我想将对象分类为0或1，但我希望模型返回一个“可能”的概率--例如，如果一个对象是0.7，它意味着它有0.7的机会在第1类中，我是进行回归还是坚持使用分类器并使用predict_proba回归与predict_proba函数有何不同？谢谢!
浏览 0提问于2017-04-04得票数 1
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我正在学习分类/回归构建树，并想了解树函数是如何知道是构建分类树还是回归树。下面构建分类树：library(ISLR)这将创建一个回归树：set.seed(1)
tree.boston=tree(medv~ .
浏览 2提问于2020-03-19得票数 1
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人工神经网络激活函数与梯度
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对于输出层，应该使用不同的函数( softmax或线性回归函数)。在教程中，这个家伙教神经网络是一个异或处理器。这是分类问题还是回归问题？我试着用谷歌搜索这两种处理器之间的区别，但我不能完全理解XOR处理器的分类。这是分类问题还是回归问题？因此，我实现了layer函数及其导数，但我不知道应该使用softmax还是回归函数作为输出层。另外，为了重新计算输出梯度，我使用了Leaky导数(目前而言)，但是在这种情况下，我是
浏览 1提问于2017-10-07得票数 1
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线性回归对此合适吗？(对一个分类自变量进行回归有意义吗？)如果是这样的话，当X1是一个分类自变量(例如眼睛颜色)时，我如何使用线性回归？在线上主要有关于连续独立->连续相关(线性回归)或连续独立->分类依赖(logistic回归)的资源。
如果你能告诉我任何可以帮助我的资源/工具，我将
浏览 2提问于2018-10-16得票数 1
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回归问题还是分类问题？
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现在，这个数据集已经编码如下：低价格- 0，中等价格-1，高价格-2，很高的价格-2虽然我相信这是分类问题，但请帮我找出这个问题的最佳情况。
浏览 4提问于2019-11-26得票数 0
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我想知道我是否应该使用一个分类模型，用3个标签0,1,2对这些组进行编号，还是执行一个回归来获得一个特定的值(例如，0、18或18%)，然后再进行分组。应该使用哪种方法/产生更好的结果？(以及原因)
浏览 0提问于2022-05-03得票数 0
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多类分类还是回归？
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我试着训练一个CNN模型，根据他们的审美评分对图像进行分类。有20万张图像，每幅图像被100多名受试者评定。计算平均分数，并将分数归一化。分数的分布近似为高斯分布。因此，由于数据不平衡，在为每个类分配适当的权重之后，我决定建立一个10类的分类模型。.<1，那么这是否意味着这是一个回归问题？如果是这样的话，我如何平衡回归问题的数据，因为大多数数据点都在0.4到0.6之间。
谢谢!
浏览 0提问于2018-04-03得票数 6
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我有两栏(评论，毒性) csv文件。注释是字符串，毒性是浮动的。
import tensorflow as tfimport pandas as pdimport nltkimport matplotlib.pyplot as pltimport string
from tensorflow.keras.preprocessing.text
浏览 5提问于2021-12-23得票数 0
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