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我有一个序列数据集，值在0- 200 (最小-最大值)之间变化。我试图用适当的范围和整数值对它们进行分类，比如0-1-2。4 if (i > (4*max(y_test)/5)) & (i <= (5*max(y_test)/5)) \
else 5 for i in y_test] 简而言之，我想做的是我可以将上面的代码用于6个不同的类。但是对于20或10
浏览 12提问于2019-06-30得票数 0
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重叠样本的训练测试分割
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我正在对时间顺序传感器数据进行分类(在Python中)，在这里，我将传感器数据分割成样本，具有一定的窗口长度(例如3秒)。然而，这些样本也是相互重叠的。我现在在想，我怎样才能对这些样品进行适当的列车测试。现在，我看到了两种方法来做到这一点：
先对样本进行分割，然后将样本“放置在边界”，以避免训练数据与测试数据的重叠。但是，这并不
浏览 0提问于2018-06-26得票数 2
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我有一个时间序列数据集，其中的拾取和下降的纬度和经度坐标是给定的。由于一个城市的坐标几乎没有变化，如何在python中对它们进行分类？我已确定纬度范
浏览 2提问于2017-09-12得票数 1
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嗨，我正在用自动编码器进行异常检测，当我给出异常点作为测试数据时，我用‘非异常’values.Now训练了模型。
我应该给出的重建误差阈值是多少才能将其归类为是否异常？目前我已经将其设置为0.1，但它没有发现任何异常(实际上测试数据有很多异常)，在设置值之前我应该考虑哪些因素？
浏览 0提问于2019-02-22得票数 1
是否可以在图表的任意区域之间进行填充，而不是基于绘制的数据，而是基于x轴范围？在下面的时间序列图中，我使用这个fill_between调用对晚上8点到早上8点之间的区域进行着色： ax3.fill_between(d[0], 0, ax3.get_ylim()[1], where=fill, facecolor=face_color ) 其中，fill是根据在这些时间内记录的数据确定的</e
浏览 14提问于2020-04-03得票数 2
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我的时间序列数据具有类似于具有300+唯一代码的Zipcode的特征。如何对这种没有固有顺序的高基数分类特征进行编码。我正在尝试训练一个时间序列模型，该模型具有重复邮政编码的数据点，并且不想丢失任何信息。
我已经经历了均值/目标编码，但它有一些缺点，比如过度拟合等。除了那些专门用于时间序列数据
浏览 22提问于2021-05-15得票数 1
我想使用序列化分类器对新实例进行分类。我找到了这门课，但我不理解它。arg[2] =要从原始数据集预测的实例的类属性名称和基于arg[3] =1的索引import weka.core.*;
import weka.classifiers.*;
浏览 0提问于2011-05-10得票数 3
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属性的特征缩放
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我使用两个要素来训练分类模型，例如要素A和B。要素A比要素B更重要。要素A具有序数数据，因此我对其进行了标注编码，其值范围为1到5。要素B也是分类要素，并且在标注编码后对其进行了热编码 由于上述编码，特征A具有从1到5的值，而特征B具有多列，并且每个列值要么为0，要么为1。现在，在我的模型训练之后，我的模型过于偏向于特征A，因为它的</e
浏览 26提问于2020-01-03得票数 1
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我在研究序列的多类问题。我的数据集是由不同长度的数据序列组成的。为了训练模型，我对序列进行了后填充，使所有序列具有相同的</em
浏览 0提问于2021-07-26得票数 1
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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)。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LSTM进行分类？
浏览 35提问于2021-08-02得票数 0
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我正在训练全连接神经网络来对MNIST数据集进行分类。输入数据是正方形黑白图像，具有[0, 255]格式的像素值。我读到要使用sigmoid()激活器，需要将输入规范化为[0, 1] (sigmoid的范围)。
如何对tanh()激活器的输入数据进行规范化？我是否需要将其重新缩放为[-1, 1] (tanh的范围)，或者它仍然可
浏览 10提问于2018-08-02得票数 1
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用矩阵对单个值进行分类
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我有一系列矩阵30x30，其中包含从0到75 (输入矩阵)的元素，每个矩阵都有一个30x30矩阵，只包含1s和0s (输出矩阵)。我试图在输入矩阵上训练一个分类器来预测输出矩阵，但是我不知道如何最好地表示分类器的输入矩阵(理想的sk-学习)。我不能将矩阵抽象成另一种形式，因为输入矩阵中的每个元素必须映射到输出矩阵相同位置的元素。
浏览 0提问于2019-03-29得票数 0
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我目前正在做一个430个属性和大约的时间序列。80k实例。现在我想对每个实例(而不是整个ts)进行二进制分类。我找到的关于TS分类的所有东西都谈到了标记整个事情。有没有可能用SVM之类的东西完全忽略数据的顺序性质来对每个实例进行分类，或者这只会导致一个非常糟糕的分类器？还有哪些其他选项可以对每个实例进行
浏览 0提问于2014-09-21得票数 4
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我有一个时间序列数据集，我使用机器学习算法来识别不同的模式。我对此进行了分类，但我想用视觉检查它，看看它是如何做到的。如何为每个模式分类制作具有不同颜色的时间序列图，或者使用时间序列分类数据可视化或检查准确性的最佳方法是什么？数据基本上看起来像这样通常情况下，分类</e
浏览 2提问于2016-06-27得票数 0
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用于大量分类的分类器和技术
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我正在为一项包含5000+类别和培训数据的序列标记任务设计一个scikit学习分类器，该分类器的数据至少为8000万，并且可能每年增加1亿。因此，我认为为每个类别设置一个分类器是有帮助的，也将有助于我对每个类别的特性进行微调，从而提高分类的准确性，但这意味着对每个类别都使用5k+分类器。那么，考虑到我将继续获得更多的</
浏览 0提问于2015-09-26得票数 7
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分类器超参数间的相关性
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我想知道两个不同的分类器的超参数之间是否存在某种相关性。例如:假设我们在具有最佳超参数的数据集上运行LogisticRegression (通过GridSearch查找)，并希望在同一数据集上运行另一个分类器，如SVC (SVM分类器)，但与其使用GridSearch查找所有超参数，不如修正某些值(或缩小范围以限制对GridSearch的搜索空间)吗？作为一项实验，我使用sciki
浏览 4提问于2017-09-16得票数 4
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我有一组清单，详细列出了不同时间内的温度。我的目标是使用机器学习来识别机器被打开和关闭的时间，在那里，打开机器会大大提高温度，而关闭机器会使机器恢复到空闲温度。问题是有一个温度惯性的水平--举下面的例子。每隔一分钟，气温就从73度开始。当温度为83度时，12分钟后关闭。然而，高峰在停止点后3分钟达到86度。给定一个列表的控制组，其标记为开始、结束和峰值，我将如何使用监督学习来创建一种算法，使用一个只有开始和峰值的
浏览 0提问于2020-01-26得票数 4
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我想用Keras建立CT图像序列的分类模型。我的数据集从50名病人中获得，每个病人有1000张图像。对于病人来说，每一张图像都与前一张图像有着有意义的关系。我想使用这些有意义的关系，所以我不知道如何为这个问题建立一个模型。你能给我一个或几个例子吗？
浏览 4提问于2019-04-24得票数 6
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我正在使用tensorflow进行时间序列分类。我正在向lstm单元提供固定窗口时间序列，并且我试图对属于A类或b类的时间序列进行分类。经过一些培训后，我正在测试新的时间序列模型，这些时间序列从未被训练过。问题是，该模型对测试数据集中的每个不同时间序列预测相同的概率。它的行为
浏览 3提问于2016-06-01得票数 0
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数据科学新手来了！然而，响应变量是序数，质量分数为整数1到10。我看过教程试着把分数分组，比如：(0-4:坏，5-7:好，8-10:好)，但是如果我想预测分数是怎样的呢？
我是否应该使用回归方法，尽量减少预测分数与实际分数之间的误差？或者我是否应该使用一个分类模型，而不是计算一个F-评分来评估模型，找到一个最小化成本函数的模型？
浏览 0提问于2018-09-13得票数 0
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