Aquí encontrará una descripción general del proceso de optimización de hiperparámetros en scikit-learn . La búsqueda exhaustiva de la cuadrícula encontrará el conjunto óptimo de hiperparámetros para un modelo. La desventaja es que la búsqueda exhaustiva en la red es lenta. La búsqueda aleatoria...
Actualmente estoy trabajando en un modelo de regresión logística para genómica. Uno de los campos de entrada que quiero incluir como covariable es genes. Hay alrededor de 24,000 genes conocidos. Hay muchas características con este nivel de variabilidad en biología computacional y se necesitan...
He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica
Tengo dos tensor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Quiero hacer un producto interno para cada par en el lote, generando c:[batch_size, 1], dónde c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:].
Tengo un conjunto de datos que contiene datos sobre temperatura, precipitación y rendimiento de soja para una granja durante 10 años (2005 - 2014). Me gustaría predecir los rendimientos para 2015 en función de estos datos. Tenga en cuenta que el conjunto de datos tiene valores DIARIOS para...
Mis datos incluyen respuestas a encuestas que son binarias (numéricas) y nominales / categóricas. Todas las respuestas son discretas y a nivel individual. Los datos tienen forma (n = 7219, p = 105). Un par de cosas: Estoy tratando de identificar una técnica de agrupamiento con una medida de...
Estoy planeando usar el clasificador de máquina de vectores de soporte lineal (SVM) scikit para la clasificación de texto en un corpus que consta de 1 millón de documentos etiquetados. Lo que planeo hacer es que, cuando un usuario ingrese alguna palabra clave, el clasificador primero la clasificará...
Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 5 años . Parece que la...
Tengo datos de entrenamiento que están etiquetados con valores binarios. También he recopilado la confianza de cada una de estas etiquetas, es decir, 0,8 de confianza significaría que el 80% de los etiquetadores humanos están de acuerdo con esa etiqueta. ¿Es posible utilizar estos datos de...
Los expertos en mi campo son capaces de predecir la probabilidad de un evento (pico binario en amarillo) 30 minutos antes de que ocurra . La frecuencia aquí es de 1 segundo, esta vista representa unas pocas horas de datos, he marcado en un círculo en negro donde debería estar el patrón "malicioso"...
Estoy tratando de entender cómo entender completamente el proceso de decisión de un modelo de clasificación de árbol de decisión construido con sklearn. Los dos aspectos principales que estoy viendo son una representación gráfica del árbol y la lista de características importantes. Lo que no...
Estoy trabajando en la clasificación de texto donde tengo 39 categorías / clases y 8,5 millones de registros. (En el futuro, los datos y las categorías aumentarán). La estructura o el formato de mis datos es el
Entrené un modelo de predicción con Scikit Learn en Python (Random Forest Regressor) y quiero extraer de alguna manera los pesos de cada característica para crear una herramienta de Excel para la predicción manual. Lo único que encontré es el model.feature_importances_pero no ayuda. ¿Hay alguna...
Mi pregunta es triple En el contexto de máquinas de vectores de soporte "Kernelized" Es deseable la selección de variables / características, especialmente porque regularizamos el parámetro C para evitar el sobreajuste y el motivo principal detrás de la introducción de núcleos en una SVM es...
Soy nuevo en el campo del aprendizaje automático, pero he hecho mi parte del procesamiento de señales. Avíseme si esta pregunta se ha etiquetado incorrectamente. Tengo datos bidimensionales que están definidos por al menos tres variables, con un modelo altamente no lineal demasiado complicado para...
Si entiendo correctamente, el CV anidado puede ayudarme a evaluar qué modelo y proceso de ajuste de hiperparámetro es mejor. El bucle interno ( GridSearchCV) encuentra los mejores hiperparámetros, y el bucle externo ( cross_val_score) evalúa el algoritmo de ajuste del hiperparámetro. Luego elijo...
Estoy buscando recomendaciones sobre el mejor camino para mi problema actual de aprendizaje automático El resumen del problema y lo que he hecho es el siguiente: Tengo más de 900 pruebas de datos de EEG, donde cada prueba dura 1 segundo. La verdad básica es conocida para cada uno y clasifica el...
Como puedo aumentar el número de árboles en scikit aprender 's GradientBoostingRegressor, consigo predicciones más negativas, a pesar de que no hay valores negativos en mi entrenamiento o de prueba establecido. Tengo alrededor de 10 características, la mayoría de las cuales son binarias. Algunos...