ensemble-modeling
Data Science
Вопрос или проблема Я новичок в области науки о данных и ценю ваш мудрый совет! Мне нужно построить модель с инкрементальным обучением, и я понимаю, что в это вкладывается много усилий, но я хотел бы выделить самое фундаментальное, абстрактное требование
Data Science
Вопрос или проблема Я строю 3 модели нейронных сетей на наборе данных, который уже разделен на обучающую и тестовую выборки. В ходе анализа я обнаружил, что этот набор данных содержит значения в тестовом наборе, которые не существуют в обучающем наборе.
Data Science
Вопрос или проблема Предположим, что у меня есть два ранжированных списка, A и B, причем каждый элемент в списках связан с определенным количеством очков: A = [(I_2, 6), (I_4, 5), (I_1, 3), (I_5, 1)] - очки в порядке убывания B = [(I_4, 1), (I_3, 0.
Data Science
Вопрос или проблема Я попытался создать класс Python, CustomStackingClassifier(), чтобы реализовать метод стекинга в ансамблевом машинном обучении. В этой реализации выход базовых классификаторов задается как прогнозируемые вероятности, а для обучения
Data Science
Вопрос или проблема Я пытаюсь реализовать модель стекинга для задачи машинного обучения и испытываю трудности с определением стратегии кросс-валидации. До сих пор я использовал кросс-валидацию с 10 разбиениями для всех моих моделей и хотел бы продолжить
Data Science
Вопрос или проблема У меня в настоящее время есть 2 алгоритма, которые выдают числовой результат. Используя порог 0,9, я получаю результаты классификации. Допустим, это: P (высокая точность, низкая полнота) R (высокая полнота, низкая точность) Каждый
Data Science
Вопрос или проблема Например, скажем, я пытаюсь предсказать, выиграю ли я свою следующую игру в пинг-понг. Некоторые характеристики, которые я имею, это количество ударов, сколько воды я выпил и т. д., а также продолжительность матча.
Data Science
Вопрос или проблема Я пытаюсь создать ансамблевую модель, состоящую из двух заранее обученных моделей, используя torch, чтобы классифицировать изображение. Ниже приведен некоторый код, основанный на этом посте. import timm import torch from torch.
Data Science
Вопрос или проблема Я новичок в моделировании данных, поэтому заранее извиняюсь, если использую неправильную терминологию. У меня есть стандартный набор временных рядов исторических цен, который используется для обучения/тестирования простой модели классификатора
Data Science
Вопрос или проблема Я не совсем уверен в смещении/дисперсии бустированных деревьев решений (особенно LightGBM), поэтому мне интересно, ожидаем ли мы в общем улучшения производительности, создавая ансамбль из нескольких моделей LightGBM, так же как с Random Forest?
Data Science
Вопрос или проблема Я реализовал модель DecisionTreeRegressor в среде Anaconda с набором данных, полученным из CSV файла с 20 миллионами строк и 12 измерениями. Я мог получать части из набора данных с размером куска, установленным на 500 000 строк, и
Data Science
Вопрос или проблема Я нахожусь в ситуации, когда создано много моделей, и у меня есть их показатели кросс-валидации, а также результаты на тестовых данных. Мне нужно выбрать модели для включения в простой ансамбль бэггинга, которые с наибольшей вероятностью
Data Science
Вопрос или проблема Я использую пакет isofor для обычного Isolation Forest, но наткнулся на статью о Расширенном Isolation Forest и мне нужен ваш совет, какой пакет имеет эту функцию, реализованную в R/Python. Есть пакет на Github под названием “
Data Science
Вопрос или проблема densenet = tf.keras.models.load_model("/content/densenet169_model.keras") vgg19 = tf.keras.models.load_model("/content/VGG19_model .keras") xception = tf.keras.models.load_model("/content/xception_model.keras") effnet = tf.