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我正在训练一个支持向量机模型来预测股票价格的趋势(提前一天预测)。分类任务)。在我和一位朋友交谈之前，SVMs一直假定IID数据，这完全从我脑海中闪现出来。通过IID，这是否意味着所有的特征都应该是线性不相关的，还是不应该有任何非线性关系？这些特点包括基本库存数据(公开、高、低、关、量)和技术指标(根据基本数据得出)。当然，技术指标将依赖于基本数据。因此，我从特征空间中删除
浏览 0提问于2021-05-12得票数 0
我有一个分类问题(预测一个序列是否属于一个类)，对于这个问题，我决定使用多种分类方法，以帮助筛选出假阳性。
(问题在于生物信息学-将蛋白质序列归类为神经肽前体序列。如果有人感兴趣，，)。现在，分类器在10倍CV的训练集上具有大致相似的性能指标(83-94%的准确率/精度/等等)，所以我的“朴素”方法是简单地使用多个分类器(随机森林、ExtraTrees、支持向量机(线性核)、支持向量机我的问题是:如何获得不同分类器和/或它们的投票预测的性能
浏览 2提问于2014-02-01得票数 8
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由于许多论文都描述了神经网络可以预测股票回报，所以我也开始研究这种方法。我无法精确地训练NN，即使在训练数据集上，我的预测也不匹配。我使用技术指标作为输入，将未来10天的最大值作为目标向量，但经过训练的神经网络即使对于训练数据集也无法预测精确值。我认为输入和输出数据之间存在一些不匹配。任何解决这一问题的想法，或者在连续值目标向量的情况下，作为输入的技术指标与目标向量之间的关系。
浏览 2提问于2012-03-07得票数 2
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我正在开发一个使用弓模型和支持向量机的图像分类项目。我想找出支持向量机的预测概率，但opencv支持向量机中没有这样的函数。有没有办法做到这一点？我想找出n类支持向量机的预测概率。
浏览 0提问于2013-05-28得票数 8
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我一直试图摆弄sklearn指标，特别是average_precision_score。然而，我只能在sklearn文档中找到一个计算average_precision_score的例子，也就是使用支持向量机。考虑到目前还没有像支持向量机那样的decision_function方法来计算RandomForests，那么如何计算y_score呢？我尝试并看到人们使用预测(自我，X) (对X的预测类)和predict_proba(自我，X) (预测X类概率
浏览 3提问于2020-02-11得票数 1
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我正在使用C++和OpenCV 3.3.1
现在我的问题是:假设我的图像是128 x 128，在特征提取之后，我得到了一个16行128列的Mat，经过整形后，当我尝试用支持向量机进行预测时，得到的问题是支持向量</
浏览 2提问于2019-03-25得票数 0
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我正在尝试评估特征数和参数C (SVM正则化)对预测时间的影响。我使用的是由scikit learn网站提出的的修改版本。linear', C=0.001)SVC(kernel='linear', C=1)预测y_train)start = time.time()runtimes[i] = time.time
浏览 0提问于2016-09-15得票数 3
我有一个(图1)未标记的训练集，我正在尝试检测异常值，并提出了一个用0:normal data和1:outlier标记数据的过程，并希望使用支持向量机进行训练。我遵循的指令来训练支持向量机的模型，但是当我试图训练相同的数据的标签时，它并没有预测任何(图2)！图1:训练后的支持向量图2:支持向量机模型对训练数据的预测预测的输出不应该是这样的！我用于预测的代码是：
out = p
浏览 0提问于2016-09-01得票数 0
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根据我的知识，我考虑用我的不同字体的字母数据集来训练svm，通过检测特征点并从每一幅图像中提取特征向量，我使用了SIFT特征向量，并使用kmean等构建了字典。我之前检测到一个字符，我将提取这个字符的sift特征向量。我想把这个输入到svm的预测函数中。
我不知道如何识别使用svm。我很困惑！帮助我，纠正我的任何错误的概念..。
浏览 1提问于2015-03-19得票数 0
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我正在预测某些类型的商品和服务的需求，我预计这些需求将与一篮子宏观经济指标(考虑15-20项指标)相关。我不知道哪些指标对需求的影响更大，它们是否有简单的相关性影响，或者变化的导数是否影响需求(例如国内生产总值或国内生产总值的变化)，或者对需求是否有延迟效应(例如，去年政府开支的增加可能更好地预测今年的需求一些宏观指标可能相互关联。问题1.什么是好的时间序列预测
浏览 0提问于2019-07-06得票数 2
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线性支持向量机通过在两类之间放置一个超平面对数据进行分类。在rbf支持向量机的情况下，平面将处于无限维数。对于任何测试点，我们都可以使用预测来检查它属于哪个测试点。在线性情况下，通过得到超平面方程，可以手工得到预测值。在rbf支持向量机的情况下，如何做到这一点？在rbf支持向量机情况下，如何准确地进行预测。
浏览 5提问于2015-06-07得票数 3
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在叠加泛化中，在训练集(即第一层)上训练几种算法，然后使用第二层模型对它们的预测进行叠加。在许多文献中，人们说第一层算法最好是低相关性的。如何计算算法之间的相关性？
浏览 0提问于2017-06-27得票数 2
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在训练步骤中，我将b参数设置为1，定义为；
-b probability_estimates:是预测概率估计，0还是1(默认为0)；对于一类支持向量机，只支持0。但是，基于支持向量机的公式，预测结果是向边缘的符号距离。我的问题是，当经过训练的支持向量机将结果预测<
浏览 2提问于2013-12-11得票数 2
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情感识别或特征提取
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然后我放弃了这个想法，开始寻找特征提取方法，这样一旦我得到一个样本的面部图像，我就可以根据提取的特征(使用支持向量机)对其进行分类。我偶然发现了一些库，但它们都是针对Visual的。
浏览 1提问于2015-03-20得票数 0
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我对支持向量机模型很陌生。我从github中提取了自定义SVM分类器。其中，标准预测函数被自定义预测函数覆盖。self.weight_vector.dot(instance.T)[0] + self.bias)))#class is determined based on the sign -1,1
我想得到每个班的预测概率从标准的支持向量机-1概率，1概率 predict_proba函数中可以得到概率。既然这是一个定制的支持向量机，
浏览 0提问于2021-04-30得票数 0
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相关性作为回归的评价指标
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我正在处理一个回归预测挑战，其中评价指标是(pearson)相关性。然而，我的印象是，这个指标有点武断。虽然我可以保持RMSE的稳定，但相关性可以有很大的变化。
有人能解释一下这个指标吗?
浏览 0提问于2016-01-23得票数 2
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opencv SVM实现采用标记为"SVM type“的参数，该参数必须在训练SVM时使用的CVSVMParams结构中使用。我能找到的解释是：enum { C_SVC=100, NU_SVC=101, ONE_CLASS=102, EPS_SVR=103, NU_SVR=104 };
浏览 0提问于2010-08-05得票数 1
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R中的多变量分析
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例如，在R中，多个因变量(例如，Y1、Y2、Y3、Y4)拟合到相同的预测器集合。我知道这可以通过使用lm函数的多元多元回归来完成，但有没有办法通过神经网络，支持向量机，任何一种集成方法；或者只是其他方法来预测多个相关的因变量。
浏览 1提问于2014-04-28得票数 0
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我想使用支持向量机(SVM)进行预测。这里的模糊是测试值(tb)和红色是预测使用支持向量机。你可以清楚地看到，这个预测是错误的。有人能告诉我有什么方法可以使预测接近测量值吗？
浏览 5提问于2017-06-18得票数 4
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在阅读奥雷利恩·杰伦的书时，我注意到逻辑回归和支持向量机都是以完全相同的方式预测类的，所以我怀疑一定有我遗漏的东西。在Logistic回归一章中，我们可以看到：线性支持向量机分类器模型通过简单计算决策函数w^T · x + b = w_1 x_1 + ⋯ + w_n x_n + b来<
浏览 0提问于2018-11-24得票数 1
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