准确度分数ValueError：无法处理二进制和连续目标的混合
我正在使用scikit-learn的linear_model.LinearRegression作为预测模型。它运行良好，非常完美。但是当我尝试使用accuracy_score评估预测结果时出现问题。 以下是我的真实数据： array([1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, ...
在使用predict.lm进行预测时，出现“'newdata'有1行，但发现32行变量”的警告。
在使用R的predict和lm函数时，我发现一个奇怪的问题。对于相同的数据，使用数据框和向量作为输入会得到不同的结果。 数据框代码：data(mtcars) fitCar<-lm(mtcars$mpg~mtcars$wt) predict(fitCar, data.fr...
数值错误：传递的项目数量不正确 - 意义和建议？
我收到了错误信息：ValueError: Wrong number of items passed 3, placement implies 1，但我很难确定问题出在哪里以及如何解决它。 我不太理解这个错误的含义，这使得我很难进行故障排除。我还在我的Jupyter Notebook中包含了触...
在训练和测试数据中保持相同的虚拟变量
我正在使用Python构建一个预测模型，其中包含两个单独的训练和测试数据集。训练数据包含数值类型的分类变量，例如邮政编码[91521、23151、12355，...]，以及字符串类型的分类变量，例如城市['芝加哥'、'纽约'、'洛杉矶'，...]。 为了训练数据，我首先使用“pd.get_du...
R中的xgboost：xgb.cv如何将最优参数传递给xgb.train
我一直在研究R中的xgboost包，并进行了几个演示和教程，但仍然感到困惑：在使用xgb.cv进行交叉验证后，最佳参数是如何传递给xgb.train的？还是应该根据xgb.cv的输出计算理想参数（例如nround，max.depth）？ param <- list("objective...
如何在sklearn中获取分类器对预测的置信度分数？
我想要获取每个预测的置信度分数，以显示分类器对其正确性的确定程度。 我需要类似这样的东西： 分类器在其预测上有多确定？ 类别 1：81% 的可能性是类别 1 类别 2：10% 类别 3：6% 类别 4：3% 我的代码示例：features_train, features_test, l...
predict.lm()如何计算置信区间和预测区间？
我进行了回归分析：CopierDataRegression <- lm(V1~V2, data=CopierData1) 我的任务是获得给定 V2=6 的平均响应的90%置信区间和90%预测区间。 我使用了以下代码：X6 <- data.frame(V2=6) predict(C...
为什么要在结构化数据中使用循环神经网络？
我一直在使用Keras开发前馈神经网络（FNNs）和循环神经网络（RNNs），处理的结构化数据形状为 [instances, time, features]，FNNs和RNNs的性能相同（除了RNNs需要更多的计算时间）。 我还模拟了表格数据（下面是代码），在这里我期望RNN比FNN表现更好...
属性错误：'Model'对象没有'predict_classes'属性。
我正在尝试使用预训练和微调的深度学习模型对验证数据进行预测。 该代码遵循Keras博客上“使用极少量数据构建图像分类模型”的示例。以下是代码：import numpy as np from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator ...
首次在R中使用神经网络：出现“需要数字/复杂矩阵/向量参数”错误
我正在尝试学习如何在R语言中使用神经网络进行编程。作为学习问题，我一直在使用Kaggle上的以下问题： 不用担心，这个问题是专门为学习而设计的，没有任何奖励与之相关。 我从简单的逻辑回归开始，这对我初步了解非常有帮助。现在我想学习如何使用神经网络。我的训练数据如下（列：行）： - sur...