Questions marquées «python»

À utiliser pour les questions de science des données liées au langage de programmation Python. Non destiné aux questions générales de codage (-> stackoverflow).

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Sortie de régression linéaire XGBoost incorrecte
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": "reg:linear"} gbm = xgb.train(dtrain=T_train_xgb,params=params) Y_pred = gbm.predict(xgb.DMatrix(pd.DataFrame({'x':[4,5]}))) print Y_pred La sortie …
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Débogage des réseaux de neurones
J'ai construit un réseau neuronal artificiel en python en utilisant la fonction d'optimisation scipy.optimize.minimize (gradient conjugué). J'ai implémenté la vérification du gradient, j'ai tout vérifié, etc., et je suis presque certain que cela fonctionne correctement. Je l'ai exécuté plusieurs fois et il atteint `` L'optimisation s'est terminée avec succès '', …
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Max_depth dans scikit est-il l'équivalent de l'élagage dans les arbres de décision?
J'analysais le classificateur créé à l'aide d'un arbre de décision. Il y a un paramètre de réglage appelé max_depth dans l'arbre de décision de scikit. Est-ce l'équivalent de l'élagage d'un arbre de décision? Sinon, comment pourrais-je tailler un arbre de décision à l'aide de scikit? dt_ap = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=1, max_depth=13) boosted_dt …
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Relation entre la convolution en mathématiques et CNN
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 poids?
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Comment faire un produit intérieur par lots dans Tensorflow?
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,:]. Comment?
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Quand choisir la régression linéaire ou l'arbre de décision ou la régression de forêt aléatoire? [fermé]
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 …
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Des données déséquilibrées provoquent une mauvaise classification sur l'ensemble de données multiclasses
Je travaille sur la classification des textes où j'ai 39 catégories / classes et 8,5 millions d'enregistrements. (À l'avenir, les données et les catégories augmenteront). La structure ou le format de mes données est le suivant. ---------------------------------------------------------------------------------------- | product_title | Key_value_pairs | taxonomy_id | ---------------------------------------------------------------------------------------- Samsung S7 Edge | Color:black,Display …
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Pourquoi le taux d'apprentissage fait-il monter en flèche les poids de mon réseau de neurones?
J'utilise tensorflow pour écrire des réseaux neuronaux simples pour un peu de recherche et j'ai eu beaucoup de problèmes avec les poids «nan» pendant l'entraînement. J'ai essayé de nombreuses solutions différentes comme changer l'optimiseur, changer la perte, la taille des données, etc. mais en vain. Enfin, j'ai remarqué qu'un changement …
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