我在一堆自然语言处理数据(每个单词的tf-IDF值)上训练了一个randomForest模型。我想用它来预测一个新的数据集。模型中的特征与新数据中的特征重叠，但并不完全匹配，因此当我对新数据进行预测时： Error in predict.randomForest(object = model, newdata
浏览 27提问于2020-09-04得票数 1
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我有一个经过训练的机器学习模型需要部署。它使用多个特征进行训练，但如何使用该模型对多个特征数据进行预测。例如，我需要使用这些特征数据来预测结果。input = [46.8,11,7,0.686563,6.540829e-08,1.133174e-09]
我<
浏览 2提问于2019-07-09得票数 0
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我是机器学习领域的新手，我有一个问题要问。但让我先发布这个问题。我选择了解决方案:在大多数情况下，解决方案也是非常简单的。利用SIFT、SURF等算法提取兴趣点，得到这些关键点的描述子，并用K均值算法对其进行聚类。然后使用这些聚类数据
浏览 0提问于2016-12-26得票数 0
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我想学习时间序列数据分析和预测。我在机器学习方面知识渊博，对深度学习(包括RNN，LSTM)有很好的了解。我知道时间序列与正常数据有很大的不同，因此大多数预处理、特征提取方法都不能用于时间序列数据，而且时间序列算法的工作方式与一般的机器学习算法略有不同。尽管我读了很多文章，仍然对时间序列分析和
浏览 0提问于2022-01-31得票数 0
所以我有一个只有交通量的时间序列。我做过FB预言家和神经预言家。它们工作得很好，但我想用机器学习来做一些事情。到目前为止，我遇到了试图创建我的功能的问题。使用经典的年、月等日期并不能给我带来好的结果。我已经尝试使用shift，我可以得到前两天的平均值、最小值和最大值。然而，这是可行的，但我的问题是，当我试图提前几天预测时，该功能并不能真正起作用，因为我无法获得当天
浏览 5提问于2021-09-30得票数 0
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我有所有可能的顾客的第一手资料。数据包括销售、盈利能力、资本、组织规模、地理位置、行业等。从这些数据中找出新的潜在客户的最佳方法是什么？我想识别符合我现有客户资料的客户。例如，XX行业和YY销售公司可能会购买，或者员工规模NN的盈利公司可能会购买。我希望从现有客户中了解这些模式，并且应该识别具有类似配置文件的潜在客户。
用数据建立预测模型是可能的吗？还是聚类是解决
浏览 0提问于2022-11-30得票数 0
回溯：方法：
在分割数据集(训练:34 MO，测试:6 MO)和减少特征数目之后，主要通过主成分分析( PCA )，我用KFold对不同模型的超参数进行
浏览 3提问于2020-12-18得票数 0
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我在试着预测房子的价格。因此，我添加了no-of-room作为一个变量来获得预测。当我训练模型时，该变量的先前值是(3,2,1)。现在，我将no-of-room添加为"6“以获得输出(以前没有使用它来获得预测值)。它将如何给出新值的输出？
它是否只考虑了除no-of-room之外的变量？我使用Boosted决策树回归作为模型。
浏览 3提问于2019-01-31得票数 0
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我是数据科学的初学者。我有一组数据驱动程序，这些驱动程序具有以下属性-速度GPS坐标
我需要建立一个司机评级系统，在1-100的速度参数上对司机进行评分。数据集拥有来自许多驱动程序的数据以及它们过去的数据。在这种情况下，我能使用的最佳算法是哪一种？
浏览 0提问于2016-03-14得票数 1
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我对机器学习模型的部署阶段很好奇。那么，在您使用python运行您的脚本来训练您的数百万数据并使其工作之后，有哪些方法可以将您的模型部署到现实世界中呢？我知道像pickle这样的库是用来序列化模型的，但是模型到底是什么呢？
这是某种蓝图，然后用来绘制预测的答案吗？如果是这样的话，这意味着在现实
浏览 0提问于2019-06-15得票数 2
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我有一个由300名受访者组成的数据集(研究时数与成绩)，我将数据集加载到Excel中，运行数据分析插件，并运行线性回归。我得到了我的结果。
所以问题是，我是在做统计分析，还是在做机器学习？我知道这个问题可能看起来很简单，但我认为我们应该从中进行一些辩论。
浏览 36提问于2020-02-08得票数 0
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基于表征学习的特征提取
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我是机器学习的新手，我被要求使用表示学习(例如堆叠自动编码器)从具有连续数据的数据集中提取特征。然后，我将把这些提取的特征与数据集的原始特征结合起来，然后使用特征选择技术来确定进入我的预测模型的最终特征集。 有没有人能给我
浏览 22提问于2020-12-29得票数 0
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背景：我已经提取了数据的主要特征。例如，分类结果("1 -正常“或"0 -异常”)在很大程度上取决于列“持续时间”、“平均”、“性病”。例如，性病通常< 0.5等
问题：
如何<
浏览 0提问于2019-08-19得票数 0
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我对单变量时间序列数据(备件使用)进行了特征工程，然后将时间序列数据转化为有监督的机器学习问题。我对转换后的新数据集进行了培训和测试。我的问题是如何应用该模型来预测未来的一步、多步？所有特征都是在以前的数据点上计算的，例如
浏览 0提问于2019-12-06得票数 0
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何时应用功能选择
、、
我正在开发一个用于自动化机器学习的软件。我在一些特征数量较少(4,5)的数据集中观察到，如果我们应用特征选择，因此我的分类器建模，性能实际上会下降(由于信息丢失)……但在具有更多特征的数据集的情况下，如果我们应用特征选择，性能实际上会提高......因此，我正在寻找一些启发式，以确定是否应用特征选择？有没有解决这个问题的论文&#
浏览 1提问于2016-05-04得票数 1
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我正在使用一些机器学习算法对零售交易数据进行POC，并提出一个脱销分析的预测模型。我的问题可能听起来很愚蠢，但如果你或其他人能回答我，我会非常感激。到目前为止，我已经能够获得一个数据集，并将特征转换为(标签点，特征向量) ==>训练ML模型，然后在==> DataSet上运行模型，然后==>获得预测</
浏览 0提问于2015-08-07得票数 3
我正在使用sklearn.svm.SVC建立一个预测机器性能(ErrorID)的模型。在模型的训练中，我使用了6个特性，即EmployeeID、JobID、MachineID、Speed、RunningDateandTime、Meters和传递ErrorID作为标签。现在，对于预测，我只有RunningDateandTime，因为我想预测未来的性能。但由于训练时的特征</e
浏览 0提问于2019-07-04得票数 2
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