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为二分类任务创建了一个非常简单的scikit学习逻辑回归模型。训练和测试集被拆分。使用相同数据集的随机森林模型和决策树的准确率约为0.9。以下是logistic回归模型： logreg_model = LogisticRegression(random_state=99).fit(X_train, y_train)
logreg_acc
浏览 14提问于2020-09-30得票数 0
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我有一个任务，我需要为我的训练数据集创建一个基准模型。我需要在编码方面的帮助，以了解我将如何处理这项任务。这5种分类模型分别是KNN、核支持向量机、决策树、Logistic回归和k近邻。
浏览 14修改于2021-04-27得票数 0
将retrained_graph.pb转换为tflite文件后，模型分数不是很好。Step1。americancockroach/images
Step2在训练之前，设置图像大小以及训练模型所需的架构MobileNet)IMAGE_SIZE=299ARCHITECTURE="inception_v3&
浏览 0提问于2018-04-21得票数 1
我正在使用H2ORandomForestEstimator进行多类分类。 经过如下所示的构建和训练： train, valid = hdf.split_frame(ratios=[.8], seed=1234)drf = H2ORandomForestEstimator(model_id="drf", seed=1234) y=response,
浏览 31提问于2020-10-29得票数 0
0.69 91
微观avg 0.57 0.57 0.57 150宏avg 0.51 0.51 0.49 150加权avg 0.53 0.53 0.53 150混淆矩阵：[1346]准确度评分
浏览 0修改于2019-10-15得票数 0
我试着用alexnet模型训练它。但不知何故，准确度不能再高了(大约68%的最大值)。去除conv4层和conv5层，防止模型过度拟合，减少各层(conv和fc)神经元的数量。这是我的装置。
我做错什么事了吗，所以准确度很低？
浏览 3提问于2017-08-04得票数 0
我想知道我们是如何从k折交叉验证方法中选择模型的。在k折交叉验证中，我们可以得到k个模型和使用k个模型精度的平均值的准确度分数。您能提供一种从交叉验证中获得最终最佳模型的方法吗？
浏览 5修改于2019-05-01得票数 1
我正在使用10折交叉验证，并在准确性和精确度的基础上评估模型。为每个模型生成10次混淆矩阵。谁能告诉我如何聚合混淆矩阵并计算准确度？
谢谢！！
浏览 48修改于2019-12-04得票数 0
翻译的准确性不能令人满意，有没有办法提高这个模型的准确度？
我可以重新训练模型以提高准确性吗？
浏览 19提问于2018-09-07得票数 0
或者一些类似的东西，可以告诉我们特定机器学习模型对数据集的预期精度？
如果不是，我如何证明我得到的准确度是数据集可能的最佳(或接近最佳)准确度？
浏览 23修改于2020-02-14得票数 1
嘿，我正在训练一个CNN模型，我想知道如果我使用相同的数据进行验证和测试会发生什么？模型是否也对验证数据进行了培训？(我的模型看到验证数据了吗？)还是只计算了误差和准确度，并在训练中加以考虑？
浏览 6提问于2020-05-24得票数 1
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我在试着评估我的定制训练Spacy NER模型。如何用混淆矩阵求出模型的总体精度。
我试着用spacy scorer评估模型，它给出了精确度，召回率和令牌准确度，参考了下面的内容。
浏览 3提问于2019-05-22得票数 4
我使用logistic回归和支持向量机作为两个模型。logistic回归的准确度为0.84，损失函数为0.45。对于支持向量机，精度为0.80，损失函数为0.33。这些算法中哪一种表现得更好？如何比较两种模型(按精度或损失函数)？
浏览 2修改于2022-06-29得票数 0
下面是：
假设一个二进制分类问题，并将交叉验证应用于某一学习算法.假设CV列车误差和CV测试误差均达到90%的准确度，表明了较好的拟合效果。由于这个性能对于我们的问题是可以接受的，所以我们将训练和验证集组合成一个最终的完整数据集，并训练最终的模型。对于最后的数据集，只有训练错误可用，假设在我们的示例中这将是92%。现在，对于这个问题:知道最终模型已经达到了92%的准确度，在最终数据集中保留8%的错误示例是否有什么用？既然这些例子是无法学习的，那么为什么不删除它们，用仅能学到的92%的数据对最终模型进行再培
浏览 0提问于2021-02-06得票数 2
我正在做一个随机森林多分类器模型。基本上有一百个有200+特征的家庭，基于这些特性，我必须将它们分类为{1,2,3,4,5,6}类中的一个。我面临的问题是，无论我能尝试多少，我都无法提高模型的准确性。我使用过RandomSearchCV和GridSearchCV，但我只能达到68%左右的准确度。
你们还有什么建议来提高准确度/F1得分？从很长一段时间以来，这个问题
浏览 0提问于2018-10-08得票数 0
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我开始篡改随机森林模型和一些奇怪的场合引起。准确地说，我有记录污染物的传感器的数据，还有一个列，它作为标签填充数据，显示一个人是否有过敏症，或者没有用0或1来描述。数据的数量是1300人。因此，我运行了一些随机森林分类器模型，并开始删除或添加一些列。我不明白的是: 1.在一个以所有污染物为特征的模型中，去除一个随机柱(如苯乙烯)时，该柱作为标签，特征重要性的顺序发生显著变化；2.在一个以所有污染物为特征，当我移除大量的污染物或甚至只让一列污染物作为标签的模型中，准确度保持不变(约71%)；最后，当我添加A
浏览 0修改于2023-03-10得票数 1
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在训练CNN模型时，是否有可能在每一个时期减少损失，降低准确度？我在训练的时候得到了下面的结果。有人能解释一下发生这种情况的可能原因吗？
浏览 3修改于2019-08-25得票数 11
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我正在一批一批地训练一个模型。培训的目标是尽量减少批处理日志丢失。当我测试模型时，也会使用批处理。为了提高精度和准确度，我可以使用tf.metrics.auc和tf.matrics.accuracy来获得运行精度和运行精度。但是，如何获得测试数据的日志丢失？
浏览 0提问于2018-05-15得票数 0
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我有一个数据，它有股票代码和模型精确的不同日期，如下所示：ZAYO 20170531 0.180037dfGrouped = df.groupby(['tickers'])要获得平均准确度，但不确定有一种干净的方法来计算某一特定滴答器的准确度超过
浏览 2修改于2018-06-04得票数 2
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