prediction

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    如何避免在一个简单的前馈网络上过拟合

    使用pima indians diabetes dataset我试图用Keras建立一个精确的模型。我已经写了下面的代码： # Visualize training history from keras import callbacks from keras.layers import Dropout tb = callbacks.TensorBoard(log_dir='/.logs',
    machine-learning tensorflow keras prediction 2017-07-04

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    如何在Weka中找到使用** K-Star **算法生成的公式？

    我有CSV文件，其中包含有关流量工程的一些变量（如车道数量，车道质量，人口等）。 最后一列是ADT（平均每日流量），其基于位于道路上的传感器来计算。 我想预测ADT其他道路使用相同的变量，最后比较我的预测ADT在我的CSV文件中实际的。 我分我的数据集分为两个部分（70％和30％）。 在Weka中，使用K-星算法，我把我的数据的70％设定选择选项use training set和测试其他30％选择
    excel algorithm weka prediction 2017-07-10

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    如何从带监督分类的文本中提取信息？

    我试图让我的问题更清晰，如果我使用不正确的术语，我表示歉意。 我有以下形式 N个文本文档 “最好的数量是200，因为[...]” “我喜欢250超过120 [...]” “[...] 300是我最喜欢的数字” “没有什么是比450 [...]” 等 鉴于这种新的文件： “顶部的顶部是125 [...]” 我怎样才能提取信息 “125”？ 我预处理文本，以便通过使用正则表达式将文档的维度从50页减少
    r machine-learning text-mining prediction information-extraction 2017-07-10

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    在记录目标时使用交叉验证的未记录空间中的RMSE计算

    我是python的新手，并且遇到目标记录时通过交叉验证计算RMSE的困难。 我在下面的方式定义RMSE功能（当不记录目标）： def rmse_cv(model): rmse= np.sqrt(-cross_val_score(model, X_train_s, Y_train, scoring="neg_mean_squared_error", cv = 5)) return(rmse)
    python scikit-learn regression prediction cross-validation 2017-07-13

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    如何预处理交易数据以预测购买概率？

    我正在使用先前购买的数据预测客户今日购买概率的零售商店的模型。为了简便起见，说，我们有3个大类产品（A，B，C），我想用在Q1，Q2和Q3 2017年客户的购买历史来预测的概率在2017年第四季度到买 我应该如何构建我的指标文件？ 我尝试： 我想预测的变量是红色的细胞生产集。 请注意以下事项： 由于我的客户群，是这两年一样，我使用的客户如何行事去年预测他们会怎么做照片在今年年底（这是未知的）。 数
    python r pandas scikit-learn prediction 2017-07-14

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    如何使用SOM算法进行分类预测

    我想看看如果SOM算法可以用于分类预测。 我曾经在下面的代码，但我看到分类结果远不是正确的。例如，在测试数据集中，我获得的不仅仅是我在训练目标变量中的3个值。我如何创建一个与训练目标变量保持一致的预测模型？ library(kohonen) library(HDclassif) data(wine) set.seed(7) training <- samp
    r classification prediction som 2017-07-14

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    LSTM Keras中的多对一预测示例

    我想为像我这样的Keras新手创建一个多对一预测模型的示例。 鉴于4正弦波90度的相互相，用三到预测四分之一。文件很不清楚，例子是90％的CNN，其他的也是一种分类。 所以X1 X2和X3将为零，九十，和双一百七异相。标签数据与第一个标签数据相差1/8。 那么如何构造Y？它与X的形状相同，只是270度相位数据重复？有没有办法将Y数据本身作为单个输入？你需要回顾Y数据吗？你能为每一个有回顾的X提供一
    label keras prediction lstm many-to-one 2017-07-15

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    randomforest预测函数中的下标越界误差

    我使用随机森林进行预测，并且在predict(fit, test_feature)行中出现以下错误。有人可以帮助我克服这一点。我对另一个数据集做了相同的步骤，没有发生错误。但我在这里得到错误。 Error: Error in x[, vname, drop = FALSE] : subscript out of bounds training_index <- createDataPartit
    r random-forest prediction 2017-07-15

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    Tensorflow为不同的训练输入参数返回相同的结果

    我想在R中实现张量流预测函数，但预测结果总是相同的，不管输入参数是什么。 我试图保持真正接近官方tutorial。 我的训练数据形成了7个变量的data.frame。第一个是结果。其结果是0或1 我完整的代码： sess <- tf$InteractiveSession() x <- tf$placeholder(tf$float32, shape(NULL,6L)) y_ <- tf$pl
    r tensorflow prediction 2017-07-17

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    如何将随机森林预测概率转换为单个分类响应？

    我有许多大的随机森林分类模型（每个~60分钟的运行时间），用于使用type =“prob”选项预测栅格。我对栅格输出（每个x类的概率作为栅格堆栈）感到满意。然而，我想要一个简单的方法来将这些概率（x层的栅格堆栈，其中x是类的数量）转换为简单的一层分类（即仅获胜者，没有概率）。这将相当于type =“response”。 下面是一个简单的例子（这是不是一个光栅，但仍适用）： library(rand
    r random-forest prediction 2017-07-19
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