Je viens d'ajuster une courbe logistique à de fausses données. J'ai fait des données essentiellement une fonction pas à pas. data = -------------++++++++++++++ Mais quand je regarde la courbe ajustée, la pente est très petite. La fonction qui minimise le mieux la fonction de coût, en supposant une...
Quelle est la différence de R dans xgboost entre binaire: logistique et reg: logistique? Est-ce uniquement dans la mesure d'évaluation? Si oui, comment RMSE sur la classification binaire se compare-t-il au taux d'erreur? La relation entre les métriques est-elle plus ou moins monotone, la sortie du...
La définition habituelle de la régression (pour autant que je sache) est de prédire une variable de sortie continue à partir d'un ensemble donné de variables d'entrée . La régression logistique est un algorithme de classification binaire, elle produit donc une sortie catégorielle. Est-ce vraiment...
Je prototype une application et j'ai besoin d'un modèle de langage pour calculer la perplexité sur certaines phrases générées. Existe-t-il un modèle de langage formé en python que je peux facilement utiliser? Quelque chose de simple comme model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a...
Je suis en train de lire SVMet j'ai fait face au point que les non-noyés SVMsne sont rien de plus que des séparateurs linéaires. Par conséquent, la seule différence entre une SVMrégression et une régression logistique est-elle le critère pour choisir la frontière? Apparemment, SVMchoisit le...
J'essaie de résoudre un ensemble d'équations qui a 40 variables indépendantes (x1, ..., x40) et une variable dépendante (y). Le nombre total d'équations (nombre de lignes) est ~ 300, et je veux résoudre pour l'ensemble des 40 coefficients qui minimise l'erreur totale de somme des carrés entre y et...
Supposons que j'ai une fonction lisse comme . J'ai un ensemble d'entraînement D \ subsetneq \ {((x, y), f (x, y)) | (x, y) \ in \ mathbb {R} ^ 2 \} et, bien sûr, je ne connais pas f bien que je puisse évaluer f où je veux.f(x,y)=x2+y2f(x,y)=x2+y2f(x, y) =
Je veux faire une prédiction du résultat des élections législatives. Ma sortie sera le% que chaque partie reçoit. Il y a plus de 2 partis, la régression logistique n'est donc pas une option viable. Je pourrais faire une régression distincte pour chaque parti mais dans ce cas, les résultats seraient...
J'ai lu l' explication de la convolution et je la comprends dans une certaine mesure. Quelqu'un peut-il m'aider à comprendre comment cette opération est liée à la convolution dans les réseaux neuronaux convolutionnels? Le filtre est-il une fonction gqui applique du
J'ai un ensemble de données avec 330 échantillons et 27 fonctionnalités pour chaque échantillon, avec un problème de classe binaire pour la régression logistique. Selon la «règle si dix», j'ai besoin d'au moins 10 événements pour chaque fonctionnalité à inclure. Cependant, j'ai un ensemble de...
J'ai deux tenseur a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Je veux faire un produit intérieur pour chaque paire du lot, en générant c:[batch_size, 1], où c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:].
J'ai un ensemble de données comprenant un ensemble de clients dans différentes villes de Californie, l'heure de l'appel pour chaque client et le statut de l'appel (Vrai si le client répond à l'appel et Faux si le client ne répond pas). Je dois trouver un moment approprié pour appeler de futurs...
J'ai des ensembles de données qui contiennent, parmi de nombreuses fonctionnalités, des coordonnées GPS (latitude et longitude). Je voudrais utiliser ces ensembles de données pour explorer des problèmes tels que: (1) calculer l'ETA pour conduire entre les points de début et de fin; et (2) estimer...
En effectuant un modèle de régression linéaire à l'aide d'une fonction de perte, pourquoi devrais-je utiliser au lieu de la régularisation ?L1L1L_1L2L2L_2 Est-il préférable de prévenir le sur-ajustement? Est-ce déterministe (donc toujours une solution unique)? Est-il meilleur dans la sélection des...
Je suis un débutant pour XGBoost alors pardonnez mon ignorance. Voici le code python: import pandas as pd import xgboost as xgb df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3], 'y':[10,20,30]}) X_train = df.drop('y',axis=1) Y_train = df['y'] T_train_xgb = xgb.DMatrix(X_train, Y_train) params = {"objective":...
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 4 ans . Je travaille sur un projet et j'ai du mal à décider...
Disons que nous prédisons les ventes d'une boutique et que mes données de formation ont deux ensembles de fonctionnalités: Un sur les ventes du magasin avec les dates (le champ "Store" n'est pas unique) Un sur les types de magasins (le champ "Store" est unique ici) La matrice ressemblerait donc à...
supposons que je veux former un algorithme de régression de descente de gradient stochastique en utilisant un ensemble de données qui a N échantillons. Puisque la taille de l'ensemble de données est fixe, je vais réutiliser les données T fois. À chaque itération ou "époque", j'utilise chaque...
Je travaille sur un projet et j'ai besoin de ressources pour me mettre au courant. L'ensemble de données comprend environ 35 000 observations sur une trentaine de variables. Environ la moitié des variables sont catégorielles, certaines ayant plusieurs valeurs possibles différentes, c'est-à-dire que...
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 5 ans . Il semble que la plupart des langues...