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支持向量机( SVM )、射频( RF )和神经网络(XGboost)有很多种，而KNN则很少。但是还需要测试哪些参数呢？有好文章吗？
谢谢
浏览 4提问于2017-05-01得票数 0
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射频覆盖数据，预测结果较差。过度适应发生在许多不同的参数(通过grid_search测试它)。Loop on random generation of RF fits,
Select the model
浏览 0修改于2016-07-03得票数 15
我使用34个变量使用相同的数据集建立了MLP和RF模型，并在类似的测试数据集上获得了相同的精度。正如您在下面的图片中所看到的，SHAP摘要图和RF VIM的顶部变量是非常不同的。有趣的是，我从MLP中删除了低排名变量，提高了精度.然而，射频结果并没有改变。这是否意味着RF不是对此数据集建模的好选择？我仍然感到奇怪的是，排名是如此的不同: SHAP摘要图与RF VIM，我给排名最高的变量和低排名的变量编号。
浏览 1修改于2021-06-18得票数 2
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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。这些模型分别是线性回归(LR)、贝叶斯岭(BR)、最近邻(NN)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)回归。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。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精度，之后的精度几乎与顶级功能的数量无关。例如：为什么<
浏览 0修改于2020-06-17得票数 1
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我的老板刚刚告诉我我们的下一个项目，我的工作是创建一个简单的RF驱动测试工具…关于这个项目最好的部分是，我终于找到了一个问题，谷歌没有答案“如何创建一个射频驱动测试工具”……
有没有人能教我怎么做……我完全不知道如何尝试访问
浏览 0提问于2014-05-27得票数 0
使用随机森林分类器时是否需要有训练、测试和验证集？
我知道它对神经网络很重要，但我不理解它对射频的重要性。我知道有第三组看不见的数据来测试是非常重要的，尤其是使用神经网络，但在RF中，你似乎几乎没有测试或验证数据(我知道在实践中这是不正确的)，但理论上，因为森林中的每一棵树都使用了训练数据集的随机样本(替换目前，我遗漏了大约250个样本，因为它们无法从火车和测试集中看到，而且我知道模型会随着额外的数据而改进，那么是否有可能只进行培训和测试，而不指定一个独立的验证集，同时
浏览 0提问于2019-10-08得票数 9
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然而，当rf达到66%的准确率和68%的召回率时，支持向量机的正确率仅为45%。为了获得足够的支持向量机性能，我还应该考虑什么呢？
我认为至少有可能达到同样的结果。(所有的分数都是在相同的测试和训练集上通过交叉验证获得的。)
浏览 1修改于2014-09-09得票数 3
我有一个无线电芯片(连接到一个嵌入式处理器)，我为它编写了一个库。我想开发的协议，以用于射频芯片上的PC (Ubuntu)。这种方法比预期的更好，而且我能够在PC上调用rf的原型代码，只需简单地将其复制到实际项目中，很少或不做任何更改。
我确实有一个小问题。我在库的头文件中所做的任何更改都需要在两个项目文件夹之间手动复制。
浏览 4修改于2014-11-03得票数 2
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我知道这是不建议洗牌您的培训和测试集的时间序列，否则的模型将无法理解时间依赖的功能。
但是，对于数据框架的所有特性，我现在都使用滞后变量。如果我对每个特性有7天的延迟，那么模型，在这种情况下，随机森林(RF)可以访问每个特性的过去7天来预测每个\hat{y}_{i}。我已经测试了该模型的7天的滞后与/没有shuffle，它适用于相当适合时，shuffle=False。射频与shuffle=True的性能要好得多，我的训练/测试MAE收敛得很好。
浏览 0提问于2021-07-05得票数 0
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如果我使用的是GridSearchCV()，那么训练集和测试集就会随每个折叠而变化。根据我的理解，我们可以在oob_true = True中设置RandomForestClassifier()，我们已经在评估外包装样品(所以简历已经在射频中建立了)。我能不能只循环一组参数，并适合同一训练和测试集？我可以使用GridSearchCV()吗，或者这对RF没有意义吗？
浏览 0提问于2020-06-19得票数 0
我有一个测试套件，包含一个测试用例，然后只包含一个测试步骤(关键字)。当我试图把它提交给我们的回购时，有一条防止这种情况的规定。在回购中的"rf_lint.args“文件中的"commit_gate"-folde
浏览 1修改于2022-02-22得票数 0
这是一个问题，因为我已经训练了一些射频模型，我正在将模型加载到环境中，并且我正在重复使用它们。测试数据集不包含在构建模型的dataset中存在的一些变量，但它们不用于模型本身！test <- iris[-train_ind, ]
浏览 3提问于2017-04-27得票数 0
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我正在使用这个库来处理一个PN5180射频识别阅读器：
因此，我尝试将循环函数放入线程中，但我不知道如何将其作为全局变量进行更新，以便在主程序中进行测试。threading.Thread(target = ListeningCards)
#etc
那么，我怎样才能不断地
浏览 7修改于2022-05-17得票数 0
我正在处理一个分类问题( 1、3、6和12个月的死亡率)，并对每个时间点进行分层分割(70次训练/ 30次测试)，并在训练随机森林、GLM和eXtreme梯度增强模型之前，使用Boruta算法进行特征选择用网格搜索和10倍CV对XGB和RF模型的训练数据进行超参数调整。所有模型的AUC约为0.80 (RF模型稍好)，RF的Brier评分在0.09-0.17之间，其他两个模型的评分在0.13-0.23之间。因此，根据Brier评分，射频模型似乎有一点优势，但我想知道：
-Should我做了更多的性
浏览 0提问于2023-02-08得票数 6
使用randomForest，我得到一个射频对象。例如forest <- randomForest(as.formula(generic),data=train, mtry=2))A 498 79 170 0.3333333C 96 99 967 0.16781417 | C |
浏览 4修改于2013-04-22得票数 1
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对于我所读到的5x2cvt测试是。我正在应用多层感知器、决策树和随机森林，经过10次交叉验证后，结果如下：决策树: 0.93 acc当我应用5x2cvt测试时，我得到了以下结果：T-统计数字4.75所以，如果我假设在测试中，我的α值为0.05，它拒绝了空假设，即这两种算法在相同的数据库中都表现良好
浏览 0提问于2019-08-02得票数 2
我想测试一下Xbee Series 1和TI CC2538之间的通信。
我在CC2538上构建了802.15.4协议，并测试它是否可以通过XCTU与Xbee Series 1进行数据收发。我设置了这样的场景: Xbee RF芯片是协调器，而CC2538 S1是一个尝试连接PAN网络的设备。有没有其他方法可以用我构建的802.15.4测试Xbee s1和CC2538之间的通信？
浏览 2提问于2016-11-15得票数 0
硬件有TPM芯片。我已经做了一些准备工作，我安装了tpm2-tss和tpm2-tools sw库，并通过用TPM散列一些数据来测试它们。它起作用了。 系统实现了一些射频协议，并进行了报文传输。
浏览 53提问于2020-09-02得票数 2
我正在编写测试用例，测试添加帐户的功能。这意味着我需要生成帐户的数据:姓名，电子邮件，参考编号和订单编号。在使用md5关键字为测试用例的每个实例创建一个字符串时，我在资源文件中创建了一个变量：${md5} MD 5 Input Text a11y-username test ${md5}
我不知道实际的文档是在哪里使用faker从机器人框架，我使用找到我想要使用的提供者，然后努力让他们从射频工作
浏览 1提问于2014-07-21得票数 1
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