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 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...
Fermé . Cette question a besoin de détails ou de clarté . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Vous souhaitez améliorer cette question? Ajoutez des détails et clarifiez le problème en modifiant ce message . Fermé il y a 2 ans . étant donné que la fonction sigmoïde est définie comme hθ (x) =...
J'ai formé un modèle de prédiction avec Scikit Learn in Python (Random Forest Regressor) et je veux extraire en quelque sorte les poids de chaque fonctionnalité pour créer un outil Excel pour la prédiction manuelle. La seule chose que j'ai trouvée est la model.feature_importances_mais ça n'aide...
J'ai des données d'entraînement étiquetées avec des valeurs binaires. J'ai également recueilli la confiance de chacune de ces étiquettes, c'est-à-dire que 0,8 confiance signifierait que 80% des étiqueteurs humains sont d'accord sur cette étiquette. Est-il possible d'utiliser ces données de...
Je recherche un package Python qui implémente une régression linéaire multivariée. (Note terminologique: la régression multivariée traite du cas où il y a plus d'une variable dépendante tandis que la régression multiple traite du cas où il y a une variable dépendante mais plus d'une variable...
Mon collègue et moi essayons de comprendre la différence entre la régression logistique et un SVM. De toute évidence, ils optimisent différentes fonctions objectives. Un SVM est-il aussi simple que de dire qu'il s'agit d'un classificateur discriminant qui optimise simplement la perte de charnière?...
Appliqué Lasso pour classer les fonctionnalités et obtenu les résultats suivants: rank feature prob. ================================== 1 a 0.1825477951589229 2 b 0.07858498115577893 3 c 0.07041793111843796 Notez que l'ensemble de données a 3 étiquettes. Le classement des fonctionnalités pour les...
En régression linéaire, nous ajustons un polynôme à un ensemble de points de données. Dans le livre de Bishop sur la reconnaissance des formes et l'apprentissage automatique, il existe quelques exemples où l'ajustement est une courbe ou une ligne droite. Je suis un peu confus si une courbe est...
en prenant un cours en ligne sur l'apprentissage automatique par Andrew Ng sur coursera, je suis tombé sur un sujet appelé surapprentissage . Je sais que cela peut se produire lorsque la descente de gradient est utilisée dans une régression linéaire ou logistique, mais peut-elle se produire lorsque...
J'ai beaucoup de mal à comprendre cela. Cela signifie-t-il que vous ne devriez pas utiliser la fonction de coût très
J'ai un grand ensemble de points (ordre de 10k points) formés par des pistes de particules (mouvement dans le plan xy dans le temps filmé par une caméra, donc 3d - 256x256px et environ 3k images dans mon jeu d'exemples) et le bruit. Ces particules se déplacent sur des lignes approximativement...