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如何添加具有分类特征的辅助x轴？
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在对做了一些研究之后，我找不到这个特定问题的答案。我想做一个二级x轴，但分类变量在间隔内重复(但不是在图中反复重复相同的值)。我想要的一个类似的例子可以在这张图片中看到(用excel制作)：数据：import pandas as pd30 40 D 5071784.10
31 41 D 5325
浏览 18提问于2020-03-05得票数 1
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正在执行的任务是MNIST数据集上的简单分类。我面临的问题是，对于下面所示的体系结构，我能够执行训练步骤，这个步骤之前出现了类似的错误，但这是由于一些架构问题，但现在它给出了测试步骤的错误。我试图更改批处理大小，并在每一步检查输入的大小，但不知道出了什么问题。 nn.Linear(in_features=84, out_features=n_classes),
def forward(
浏览 2提问于2021-01-10得票数 0
我有一个有数百万行的Dataframe，为了创建一个模型，我使用dataset.sample(int(len(dataset)/5))从这个数据集中随机抽取了一个样本，它从对象的轴返回一个随机的项目样本现在我想验证样本是否不会从总体中失去统计意义，即确保样本的每个特征(列)的概率分布对于整个数据集(总体)具有相同的概率分布。我既有数字特征，也有分类特征。如何</e
浏览 102提问于2020-12-18得票数 2
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用模糊数据提高二进制分类的准确性
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我对Datascience相当陌生，目前正在执行一项任务，要求我对一组具有大约9个参数的X进行二进制分类。我尝试使用在scikit中实现的不同方法(线性回归、神经网络、随机森林，..)。然而，我的ROC曲线总是看起来比随机曲线更好.在仔细查看了所有9个参数与Y的散点图之后，我意识到Y=1和Y=0上的数据点对所有参数都有很大的重叠，使得它们在某种程度上“模糊不清”(见图)。有没有办法通过对数据进行预处理来提高我的模型<
浏览 0提问于2021-02-05得票数 -1
我正在尝试基于辅助数据计数对数据条形图进行标准化。neutral4 medium5 medium
得到的条形图将具有x轴条“中性”、“低”、“中”和“高”，y轴高度由分类的计数除以分类中的唯一ID的计数确定。Classification, fill = Classification, data = data, geom = "ba
浏览 0提问于2013-06-20得票数 0
我正在尝试使用sklearn模块来训练决策树分类器。数据由一些分类特征和一些连续特征组成。但当我训练分类器时，具有1、2、3等值的分类特征被视为连续的。我得到的结果给出了一个范围，甚至对于特征的分类值也是如此。例如，我得到了一个决策树，其中X<4.5表示一个特定的类，其中X是一个
浏览 1提问于2015-05-19得票数 0
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在我的论文中，我是说，分类的准确性是x\%时，使用顶部N特征。这有道理吗？我认为没有人关心随机选择的特性，所以这个添加是没有意义的。很明显，随机选择特征会提供更糟糕
浏览 0提问于2019-05-13得票数 0
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如何将包含男性和女性值的分类特征条形图绘制到包含二进制值(如0和1)的另一列，使得x轴包含男性和女性，而y轴包含与y轴上的男性和女性相对应的数值0和1的数量。
浏览 12提问于2019-09-07得票数 1
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在进行特征选择后，我有18个维度的特征，并将用于训练分类器，RNN，HMM等。
这些特征包括加速度计和陀螺仪的标准差、均值和导数。这些功能具有不同的单位，标准化/标准化将失去功能的真正含义。例如，一个特征向量的单位是旋转速度(度/秒)，该特征中的值在-120和120之间。另一个是x轴加速度的
浏览 0提问于2016-11-22得票数 2
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我目前正在写一篇文献综述，我希望能够通过标出我读过的论文来描绘一些算法的发展过程，以及它们作为水平树被引用的联系，并让x轴对应于出版日期。
注:来自的交叉邮寄
浏览 4提问于2015-09-09得票数 4
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用于HSI数据分类的LSTM
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我正在尝试使用LSTM对Pavia University HSI data进行分类。X_train数据的形状为(610x340，103)，y_train数据的形状为(610x340)。因此，我有207400个样本，其中有103个特征(每个时间步1个特征)。我应该如何重塑我的数据，其中每个样本都是具有一个特征的103个时间步长的时间序列，以便使用L
浏览 35提问于2021-08-02得票数 0
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我只是有一个关于如何向现有散点图添加第三个轴(辅助x轴)的问题。= c(10,20,30,40,50,60,70),b = c(12,15,21,21,22,26,31), c = c(0.1,0.2,0.3,0.3,0.3,0.4,0.5))
我使用"a“作为x轴，"b”作为y轴，并绘制散点图。有没有可能我在面板的顶部有一个辅助x轴<
浏览 8提问于2017-07-25得票数 1
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我正在试验一些文本分类任务的Chi-2特性选择。我理解Chi-2测试检查依赖项B/T两个分类变量，因此，如果我们对具有二进制弓向量表示的二进制文本分类问题执行Chi-2特征选择，那么在每个(特征、类)对上的每个Chi-2测试将是一个非常简单的、具有1引用文档：，
此分数可用于从X中选择具有最高值的n_features特征</e
浏览 4提问于2013-01-28得票数 13
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我正在做一个多分类的任务。我已经成功地使用了神经网络(2个隐藏层)和支持向量机(SVM)来做到这一点。但是，我想要分配给每个特征的实际权重。我猜逻辑回归不会起作用，因为特征空间很高(围绕20+特征)，并且问题是非线性的。如果我错了，请纠正我。x1,x2,x3.......
浏览 3提问于2014-01-17得票数 1
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很少有关于分类数据的问题。需要建议/指示：cat和num特征之间的相关性如何？我们如何找到目标依赖于组合的分类特征，但可能不显示与个别特征的相关性的情况？
我们能否处理测试数据具有训练数据中不存在的<
浏览 0提问于2020-04-28得票数 0
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如果我有一个特征卡路里和另一个特征人数，为什么增加每个人的特征卡路里或增加特征卡路里/10有助于改进测试？我不明白如何在两个特征上执行简单的算术运算来获得更多信息。
谢谢
浏览 0提问于2012-11-28得票数 0
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我有一个只有一个特征的数据集，我正在使用scikit-learn训练支持向量分类器。我想可视化结果，但我对如何绘制散点有点困惑。我通过执行以下操作来获得我的超平面： slope = clf.coef_[0][0]
intercept = clf.intercept_[0] 结果是y= -.01x + 2.5 我猜这是我的超飞机。我似乎不知道如何在只有一个特征的情况下绘制我的数据。我将为y轴<
浏览 34提问于2019-09-28得票数 1
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我知道OpenCV中的梯度直方图通常用在图像补丁上，以便检测和分类图像中的对象。std::vector<float> temp_FV_out;hog.compute(img_in, temp_FV_out);
由于图像的大小不同，给出了非常长的特征向量，每个特征向量具
浏览 0提问于2012-01-27得票数 1
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如果我添加现有特征的线性和非线性组合，是否有助于更好地分类？例如，添加均值、方差作为从现有特征计算的新特征是否有帮助？我相信这肯定取决于分类算法，因为在PCA的情况下，算法本身会生成相互正交的新特征，并且是输入特征的线性组合。但是，在基于决策树的分类器或其他分类器的情况下，它
浏览 0提问于2012-02-05得票数 4
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