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我正在尝试为卫星图像分类的一些深度学习问题创建一个函数。我搜索了很多图书馆，但没有找到我需要的东西。我尝试了这个sikit-learn，但我觉得它不是我需要的。对于一个我可能看不到的特殊功能有什么提示吗？
浏览 10提问于2020-11-07得票数 0
我正在训练一个计算机视觉模型。我将图像划分为三个数据集：培训、验证和测试.。我正在两台不同的计算机(linux和windows)上进行培训和测试。我认为，对于给定的随机状态，结果是相同的，但事实并非如此。
有
浏览 10提问于2020-12-03得票数 0
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我有一个多分类问题，我的数据涉及字母序列。它是一个带标签的数据(使用标签编码器将字符串标签编码为数字)。对于同一个类，可以有部分字符串。字符串可能匹配，但有些字符串可能略有不同。我正在用k-mer和countvectoriser准备我的数据(适用于列车数据和转换后的列车和测试数据)。对于kmer大小和ngram大小的组合，尺寸(特征大小)在8000+到35000+之间变化。我不认为在模型的<
浏览 1提问于2020-07-19得票数 3
我想将数据类别划分为训练集、测试集和验证集。例如:如果我们在数据集中有3个类别:正、负和中性。正面类别分为训练、测试和验证。其他两个类别也是如此。数据的拆分比例为80%用于训练，20%用于测试。从80%的训练数据中，拆分10%用于验证数据。
浏览 19提问于2019-11-21得票数 0
对于一个项目，我想执行分层的5倍交叉验证，其中每一次的数据被分割成一个测试集(20%)，验证集(20%)和训练集(60%)。我希望测试集和验证集是不重叠的(五个折叠中的每一个)。在维基百科维基百科上或多或少是这样描述的：
单个k折叠交叉验证与验证和测试集同时使用.总数据集被<
浏览 0提问于2020-12-19得票数 4
我有一个数据集，它已经被分成10倍，每个折叠都有训练、验证和测试集。我无法理解如何在这个数据集上应用10倍交叉验证。通常，如果我们想在数据集上应用k折叠交叉验证，步骤如下：在我的例子中，数据集已经被划分为10倍，除了训练集之外，每个折叠都包含验证和测试集。如果有人能指导我，如何对这种数据集进行10倍的交叉
浏览 0提问于2019-03-27得票数 1
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我正在尝试使用一个使用每小时网格天气数据的ConvLSTM2d模型。我可以将数据放入具有以下维数(纬度、num_features)的四维数组中。我的问题是，我如何在这个数组中创建一个额外的维度来拥有序列长度维度？数据帧中获得正确格式的数据？*我意识到在提出问题时，拥有样本数据集总是更容易，因此我创建了一个集来模拟问题。目标是将其转换为重叠
浏览 3提问于2021-09-28得票数 0
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我有一个有6000条记录的数据。我有一个60-20-20的训练，验证和测试集。我用XGboost得到了大约76%的准确率。我将我的数据转换为时间序列，并应用LSTM/1-D Convnet，准确率约为60%。我的数据集是否太小，无法进行深度学习？其次，可以在每个训练上应用SMOTE，测试和验证集(在拆分数据</
浏览 34提问于2019-09-04得票数 0
如何在Python中以非重新洗牌顺序(按时间顺序)将数据集拆分为训练集(70%)、测试集(15%)和交叉验证集(15%)？X_train, X_validate, X_test = np.split(dx.sample(frac=1), [int(.7*len(dx)), 但是，数据集是随机拆分的任何关于这一点的启示都是非常感谢<e
浏览 10提问于2018-09-02得票数 1
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大家好)我正在开发股票预测的应用程序(大学项目)为了训练支持向量机模型，我需要将我的数据拆分成训练和测试集<code>D0</code>，我得到了X和Y双重集合，我需要拆分。在python中，我知道有一些函数可以轻松地将数据拆分为四个变量<code>D1</code>，但我在python中
浏览 41提问于2020-11-21得票数 0
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我是一个机器学习的初学者，我希望有人能帮助我。
在Python的“scikit-learn”库中，函数“train_test_split”将数据集分成训练集和测试集。我之所以问这个问题，是因为我以前使用了Python的Orange数据挖掘库，其中包括一个方法('proportion_test')，该方法将数据集分割成训练和测试集，然后根据特定<
浏览 0提问于2018-08-22得票数 6
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我想知道是否有一种简单的方法可以在python中进行训练测试拆分(主要对交叉验证感兴趣)，这样我就不会在训练和测试中得到来自同一个患者的数据点？也就是说，我想首先将患者分成训练和测试，然后进行相应的观察。
有没有针对这种场景的功能，或者我必须手动编码？
浏览 1提问于2021-03-10得票数 1
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无监督方法中的欠拟合和性能度量
、、、、
我的问题很简单，但很难找到答案。例如，在一个没有监督的方法中，当你必须重建一个输入时，你怎么知道你的损失是否足够好？一般来说，在你的训练开始的时候，你的损失会减少，然后它会稳定在一定的水平上。你怎么能定义在那个层次上是足够好的，也就是说，表明你的模型确实学到了一些东西，或者即使它减少了，重建仍然是不好的？因为您没有标签，所以您不能定义诸如准确性或精确性这样的度量标
浏览 0提问于2023-01-23得票数 1
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我正在做一个用python编写的使用贝叶斯个性化排名优化的推荐系统的项目。我非常有信心我的模型能够很好地学习我提供的数据，但现在是时候找出确切的模型超参数了，并尽量避免过度拟合。由于movielens数据集只为我提供了5倍的训练测试数据集，而没有验证集，因此我想自己拆分原始数据集来验证我<em
浏览 5提问于2020-10-04得票数 0
MovieLens 100k数据集提供了五对训练和测试集，用于5折交叉验证。然而，我了解到在测试集上测试之前应该使用验证集，以便获得最佳参数值。
我假设在最初的拆分中，五个“测试集”实际上是验证集。如果这是真的，那么就没有可以测试模型性能的“测试集”了。那么，我是否应该重新拆分MovieLens数据</
浏览 0提问于2012-09-26得票数 2
我正在使用机器学习算法线性回归来预测房地产销售价格的值，并将销售价格作为我的目标变量。.But销售价格中有15%的空值，所以我可以使用这15 %作为我的测试集和非空值作为我的训练集吗？
浏览 11提问于2019-05-31得票数 0
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检查过拟合
、、、、
我希望确保我的模型不会过度拟合。我使用交叉验证检查了过拟合。所有折叠的结果都是close.But的，同时我检查了训练和测试预测。测试大小为0.25。而且训练和测试预测是如此不同。这表明我的模型过拟合了。我应该相信哪个结果？交叉验证或测试/训练prediction.Is我的模型过拟合？
注意:我使用的是pytho
浏览 0提问于2020-03-10得票数 0
我对sklearn.linear_model的RidgeCV中的参数cv感到困惑IndexError: arrays used as indices must be of in
浏览 0提问于2015-11-19得票数 0
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