1回答
我需要生成一个具有m个元组的随机n维数据集。前四个维度预计与地面真实向量y相关，其余维度将任意生成。我将使用Scikit-learn将数据集用于我的回归任务。如何生成此数据？例如:元组大小(M)=10000且维度大小(N)=100时的数据<
浏览 22提问于2020-11-16得票数 2
回答已采纳
我正在做一个线性回归任务，我只知道简单线性回归的概念，我们给出一个'x‘值，它预测'y’值。或我可以
浏览 3提问于2020-04-21得票数 0
1回答
我有一个包含100 k高维数据的数据集(例如LA中的房屋) (dim=100，例如房屋参数，如面积、到市中心的距离等)。下面是由目标值(如房价)着色的数据的两分量PCA表示。📷是否有一种将目标值考虑在内的降维</
浏览 0提问于2019-07-06得票数 1
回答已采纳
Scikit learn有一个make_regression数据生成器。有人能像我5岁一样向我解释一下吗?在帮助医生中，“输入集要么可以是良好的条件(默认情况下)，要么具有低秩肥尾的单数”？
浏览 0提问于2022-12-15得票数 0
5回答
选择二进制分类算法
、、、、
我有一个二进制分类问题：10个属性，包括二进制、数字和范畴
这类问题的最佳选择是哪种算法？默认情况下，我将从SVM (将标称属性值转换为二进制特性)开始，因为它被认为是相对干净且不含噪声的数据的最佳选择。
浏览 0提问于2014-06-15得票数 20
回答已采纳
2回答
如何提高分类器的准确性？
、、、、
我正在使用OpenCV letter_recog.cpp示例在随机树和其他分类器上进行实验。这个例子有六个分类器的实现-随机树，Bayes，MLP，kNN，朴素贝叶斯和支持向量机。使用了20000个实例和16个特征的UCI字母识别数据集，我将该数据集分成两部分进行训练和测试。我有支持向量机的经验，所以我很快将它的识别错误设置为3.3%。经过一些实验，我</
浏览 0提问于2014-07-16得票数 22
回答已采纳
1回答
多样本r回归
、、、、
我在用Rlm(x ~ x1 + x2 + ... , data = ddply(df,.(individual),function(x) x[sample(nrow(x),1),]))我需要计算不同随机样本
浏览 4提问于2020-07-29得票数 0
回答已采纳
2回答
演示过度拟合或欠拟合的理想算法
、、、、
当一个人试图查找概念，如过度拟合和欠拟合，最常见的东西弹出是多项式回归。为什么经常使用多项式回归来演示这些概念？这仅仅是因为它可以很容易地像这里的图表一样可视化吗？https://scikit-learn.org/stable/auto_实例/模型_选择/地块_下装_overfitting.html
但是，大多数的ml算法，如k均值聚类算法也可以使用。那么为什么通常只进行多项式回归呢？还有其他
浏览 0提问于2021-05-07得票数 1
回答已采纳
3回答
我有一组电影的数据集，他们的subtitles.My任务是根据他们的收视率--R，NR，PG，PG-13，G--对他们进行分类。我尝试过不同的ML算法，发现Logistic回归比所有算法都要好，但是我无法理解why.My数据具有比观察更多的特性。支持向量机-应该在高维数据上表现良好，即使存在类不平衡，也会表现良好，但没有显示出很
浏览 0提问于2019-04-10得票数 1
最近我发现了Python中的numpy包。有人熟悉随机数据集生成吗？对于浮点数，我使用它工作得很好，但不确定如何为一组字符串设置随机字符串生成器，比如"GK"，"A"，"
浏览 58提问于2018-06-02得票数 1
3回答
根据我的理解，RF随机选择功能，因此很难过火。但是，在滑雪板上，梯度提升也提供了max_features的选项，可以帮助防止过度拟合。那么，为什么有人会使用随机森林？谁能解释什么时候使用梯度增强与随机森林基于给定的数据？
任何帮助都是非常感谢的。
浏览 11提问于2017-09-13得票数 3
在阅读了关于随机抽样、随机过抽样和SMOTE的文章之后，我试图了解在Logistic回归或随机森林的SKlearn包中默认实现使用了什么方法。我检查了文档
我无法理解它下的</em
浏览 1提问于2018-05-03得票数 2
回答已采纳
你能建议我在课堂实验中使用大约1000到10000的中等大小的数据集进行神经网络回归吗？波士顿住宅数据集
自动MPG数据集
浏览 0提问于2020-07-20得票数 0
1回答
我需要找到模式实验数据。我想通过某种类型的PCA或聚类，找到反映在所有实验中的模式。我一直在尝试使用滑雪板，但没有成功地应用模型。数据看上去如下：YAL002W 3.56420220283773
浏览 0提问于2018-03-05得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个数据集，n=1000个随机变量X的实现，并且是单变量- X = {x1, x2,...,xn}。数据是通过改变随机变量所依赖的参数来生成的。例如，让r.v是一个圆的面积。因此，通过改变半径(保持维数不变-比如说二维圆)，我在n范围内为半径生成了r = 5 to n区域
浏览 0提问于2015-06-17得票数 0
回答已采纳
我对随机森林回归有一个深刻的理解。目标是一个大学项目:我们要用R中的财务数据做随机森林回归分析，我已经读了很多小时的随机森林例子，它们大多是分类类型，比如预测股票价值是上升还是下降。万一退步，我就站在线上。我的想法如下：Date | Open |
浏览 0提问于2021-11-29得票数 2
2回答
我有兴趣使用群体套索来解决我遇到的问题。是指向该算法的链接。我知道R有一个巧妙的实现，但我很好奇python是否也有类似的实现。我认为sklearn.linear_model.MultiTaskLasso可能有点相似，但我不确定。有谁能解释一下这件事吗？
浏览 0提问于2017-04-02得票数 7
我试图用scipy.linprog解决L1回归问题，但是遇到了错误。A, b, coef = generate_dataset(10, 10)print(res)generate_dataset函数随机生成包含10个特征的10个样本的数据集，然后尝试求解min|Ax-b|。这是一个使用线性规划解决最小绝对偏差回归的简单问题。但是发生了一个错误。
浏览 0提问于2016-10-27得票数 1
3回答
我有以下数据集：我想要创建一个新变量，它根据相应的"n“值为每一行生成一个随机整数我尝试用以下代码来完成这个任务：但这是行不通的(相同的</em
浏览 3提问于2022-06-04得票数 1
回答已采纳
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
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
