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让我们假设我们有一个数据库中包含不同类别的下表。page_views,channel,country,device,sex,age,product,producy_category,price)
df 我想根据国家/地区、渠道和产品类别来计算表现最好的组合我应该做什么样的组合来预测这一点？
浏览 22提问于2020-10-06得票数 0
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我想为我的主题建模的结果指定人类可读的标签。是否有任何软件库或数据集，我可以使用这些关键字作为输入，并返回一个标题来描述这个主题。示例：输出："Religion"
注意:我想要自动标签的创建-而不是像其他人之前要求的手动创建。
浏览 5提问于2015-11-25得票数 1
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我已经做了一些关于自动编码器的研究，并且我了解到它们也可以用于特征提取(参见本网站上的这个问题作为一个例子)。大部分的例子似乎集中在应用于图像数据的自动编码器上，但我想将它们应用到一个更一般的数据集中。编码器似乎在压缩数据(编码器层的输出实际上只显示两列)。然
浏览 0提问于2019-12-08得票数 6
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我的名字是埃斯兰，是埃及的一名硕士研究生，我的论文是教育数据挖掘领域的。我在我的预测模型中使用了AdaBoost和XGBoost技术，根据开放学习分析数据集OLAD来预测学生的成功率。分析背后的想法是将各种技术(包括集成和非集成技术)绑定到不同的特征组合上，显示出有趣的结果 结果： ? 问题是为什么某些技术在特定的功能组合中表现得比其他技
浏览 28提问于2019-01-24得票数 1
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我有一些可预测的稀疏特征，也有一些同样具有预测性的稠密特征。我需要将这些特性结合起来，以提高分类器的整体性能。现在，问题是，当我试图将这些组合在一起时，密集的特征往往比稀疏的特征占优势，因此与只有密集特征的模型相比，AUC只提供了1%的改进。
有人遇到过类似的问题吗？真的很感激你的投入，有点卡住了。我已经尝试了很多不同的分类器，
浏览 0提问于2016-04-06得票数 18
我正在运行一种机器学习算法，它使用CAT分数进行特征选择，如下所示train1<- data.matrix(train, rownames.force = NA)topfs<-which(ranking.LDA[,"score"] >2)
我的问题是，例如，如何让CAT评分给我前20个特征？提取特征的</em
浏览 3提问于2019-07-16得票数 0
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在随机森林/ XG Boost分类器中，是否有给出每个标签顶部特征的函数？classifier.feature_importances_只提供分类器作为一个整体的顶级特性。寻找一些类似的classifier.coef_，为支持向量机和朴素贝叶斯分类器提供标签特定的顶级特征在学习。
浏览 3提问于2019-01-21得票数 2
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假设我正在观察超速事件，其中表模式如下： date_of_occurrence date, makestring, speed int我想观察这些特征的不同组合下的平均速度，但我希望它总是按date_of_occurrence分组，例如可能是这样的
浏览 2提问于2015-08-28得票数 2
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我是CRF的新手，我想用CRFsuite来标记单词。我阅读了并理解了训练数据的格式，但是如果我想添加一些带有"near words“标签的特性，那么训练数据文件是什么样子的呢？我用谷歌搜索了一下，但我没有发现任何关于这个问题的信息。
浏览 5提问于2014-03-06得票数 3
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我目前正在尝试计算一个大约30k的行矩阵的协方差矩阵(所有的值都在0，1的范围内)，这需要很长的时间(我已经运行了超过一个小时，但它仍然没有完成)。我在较小的示例( 7k行矩阵)中注意到的一件事是，输出的值有非常多的有效位数(例如~10^32)，可能会减慢速度(并增加文件大小)--有什么方法可以限制这种情况吗？我一直在一个简单的数据框架上使用numpys协方差方法：import pandas a
浏览 19提问于2018-07-27得票数 1
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我有一个数据集，其中包含处理条件(即42个特征)和一类材料的属性(即1个目标)。为了了解不同机器学习模型的性能，在训练中考虑了不同数量的特征，对五种不同的机器学习模型进行了测试。测试数据集的确定系数(R2)用来表示经过训练的机器学习模型的性能。我们可以看到最大的。这些模型的精度依次为: RF>BR~LR~SVM>NN。前8位特征要求获得较好的射频
浏览 0提问于2020-06-16得票数 1
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阿克卡演员的多性状叠加
、、、
我创造了多个特征来扩展演员。然后，我想创建一个使用这些特性的演员类。但是，我不知道如何组合Actor类的中所有特征的接收方法。特征： def receive() = { }
trait ServiceRegistration
浏览 3提问于2013-08-27得票数 10
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正如我的问题所述，我正在使用聚类算法。我一直在从IMDB集群电影，我有15个集群，每个集群包含一个类型组合。现在我在为推荐一部电影而挣扎，我该怎么做呢？我试着制作假的电影数据，制作电影的特征，然后把这些数据放入k--均值算法中，但是当然，这是行不通的，因为它没有数据可以比较。我想要的是，我可以选择一部电影或者创建一些数据，然后从所选电影所在的集群中获得一个顶级的20个电影列表。
目
浏览 2提问于2022-06-26得票数 0
Ro - Co - ValueR1 - A2 - 30R2 - A1 - 11R2 - A3 - 51R3 - A2 - 32换句话说，原始行应该在单独的列中表示，原始列也应该在单独的列中表示，原始值应该表示为单独列中<
浏览 0提问于2019-02-05得票数 2
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多包传输
、、、
在ns2中是否可以同时向多个用户发送数据包？这里，发送者应该具有向多个节点/用户传输的特征，而接收者应该具有仅接收分组的特征。我如何在ns2中表示它？对此有什么命令吗？
浏览 0提问于2016-01-26得票数 1
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非交换距离公式
、、、、
我试图找到一个距离公式或方法，可以给出一个特征空间中两点之间的非交换距离。Dist(Mov1, Mov2) != Dist(Mov2, Mov1)
我知道这是有点模糊，但我正在努力理解我的想法，并希望你的帮助。我发现有一个叫做非交换几何学的领域，但
浏览 0提问于2021-04-07得票数 0
我想使用一种特征选择方法，在这种方法中，简单的线性回归考虑了特征的“组合”或“特征之间”的交互作用。递归特征消除首先使用我的所有特征，拟合线性回归模型，然后剔除绝对值
浏览 3提问于2016-09-10得票数 1
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我尝试了主成分分析(PCA)进行特征选择，它从9个特征中给出了4个最优特征(绿色均值，绿色方差，标准差)。div.绿色的，红色的均值，红色的方差，标准差。div.红色，色调均值，色调方差，标准差。从文献上看，PCA不是一种很好的方法，而是更好地应用核主成分分析(KPCA)进行特征选择。features
% Y: dimensionanlity-reduced
浏览 4提问于2013-01-25得票数 2
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"feature2", ]我使用RKMapperOperation和RKEntityMapping将这个JSON映射到NSManagedObject中(在本例中，我将有两个实体映射:一个用于顶级对象，另一个用于我的要素类)。顶级对象映射是微不足道的:两个属性映射加上一个关系(特征)与特征的关系。
我的问题是，如何将Feature J
浏览 1提问于2013-06-19得票数 4
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想象一个机器学习问题，其中你有20个类和大约7000个稀疏布尔特征。
我想找出每个类的20个最独特的特性是什么。换句话说，在特定类中经常使用，但在其他类中不使用，或者很少使用的特性。什么是可以做到这一点的好的特征选择算法或启发式算法？
浏览 2提问于2015-10-14得票数 0
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