Preguntas etiquetadas con scikit-learn

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 peso?

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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,:]. ¿Cómo?

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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 similitud …

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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 siguiente. ---------------------------------------------------------------------------------------- | product_title | Key_value_pairs | taxonomy_id | ---------------------------------------------------------------------------------------- Samsung S7 Edge …

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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 entiendo es cómo se determina …

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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 forma de lograrlo? def performRandomForest(X_train, …

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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 aumentar la dimensionalidad del …

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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 simular. He tenido un nivel …

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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 confianza para mejorar la …

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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 …

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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 de los parámetros que estaba ajustando …

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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 qué combo de ajuste / modelo …

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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 …

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