我正在处理不平衡类(5%1)的分类问题。我想预测类别，而不是概率。在一个二元分类问题中，scikit的classifier.predict()是否默认使用0.5？如果没有，默认方法是什么？如果是，我该如何更改？在scikit中，一些分类器具有class_weight='auto'选项，但并非所有分类器都有。使用class_weight='auto'，.predict()是否会以实际人口比例作为阈值？在像MultinomialNB这样不支持class_weight的分类器中，有什么方法可以做到这一点？除了使用predict_proba()然后自己计算类。 最佳
我正在处理不平衡类(5%1)的分类问题。我想预测类别，而不是概率。在一个二元分类问题中，scikit的classifier.predict()是否默认使用0.5？如果没有，默认方法是什么？如果是，我该如何更改？在scikit中，一些分类器具有class_weight='auto'选项，但并非所有分类器都有。使用class_weight='auto'，.predict()是否会以实际人口比例作为阈值？在像MultinomialNB这样不支持class_weight的分类器中，有什么方法可以做到这一点？除了使用predict_proba()然后自己计算类。 最佳
我正在研究golearn示例文件夹中的knnclassifier_iris.go示例。我用我自己的数据集替换了iris数据集，只要我根据我读入的数据的一定百分比来训练我的数据，所有函数都可以正常工作并且我会得到一些输出。但是，当我明确提到训练和测试数据集，然后在拟合训练数据集后对测试数据集运行预测时，当我尝试打印预测时，我得到的结果为零。我不知道为什么我得到一个零值，所以我真的很感激一些帮助。我的代码:packagemainimport("fmt""github.com/sjwhitworth/golearn/base""github.com/sjwhitworth/golearn/e
根据这个问题HowtogetconstantterminARModelwithstatsmodelsandPython?.我现在正尝试使用ARMA模型来拟合数据，但我还是找不到解释模型结果的方法。这是我根据ARMAout-of-samplepredictionwithstatsmodels所做的和ARMAResults.predictAPIdocument.#ParameterINPUT_DATA_POINT=200P=5Q=0#ReadDatadata=[]f=open('stock_all.csv','r')forlineinf:data.append(float(line.spl
我正在尝试使用带有estimator.predict的自定义输入函数进行预测，但它给了我这个:警告:tensorflow:输入图不包含QueueRunner。这意味着永远预测yield。这可能是一个错误。它没有给我一个错误，但是predict只是说它恢复参数并且不返回实际的预测。这是我的代码:test_data=[0.03,0.91,0.95,0.10,0.56,0.93]test_data_in={k:test_data[index]forindex,kinenumerate(FEATURES)}print(test_data_in)defpredict_input_fn(data_
我使用(Statsmodels)ARIMA来预测一系列的值:plt.plot(ind,final_results.predict(start=0,end=26))plt.plot(ind,forecast.values)plt.show()我以为我会从这两种方法中得到相同的结果，但我却得到了这个:我想知道是使用predict()还是forecast()。 最佳答案 从图表上看，您似乎是在使用forecast()进行样本外预测，而在使用predict进行样本内预测。基于ARIMA方程的性质，对于较长的预测周期，样本外预测往往会收敛到样
我正在使用Tensorflow1.4。我创建了一个自定义的tf.estimator来进行分类，如下所示:defmodel_fn():#Someoperationshere[...]returntf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,predictions={"Preds":predictions},loss=cost,train_op=loss,eval_metric_ops=eval_metric_ops,training_hooks=[summary_hook])my_estimator=tf.estimator.Estimator(model_f
我训练了一个XGBoostRegressor模型。当我必须使用这个经过训练的模型来预测新输入时，predict()函数会抛出feature_names不匹配错误，尽管输入特征向量与训练数据具有相同的结构。此外，为了构建与训练数据具有相同结构的特征向量，我做了很多低效的处理，例如添加新的空列(如果数据不存在)，然后重新排列数据列，以便它与培训结构相匹配。是否有更好、更简洁的方式来格式化输入以使其与训练结构相匹配？ 最佳答案 在这种情况下，模型构建时列名的顺序与模型评分时列名的顺序不同。我已经使用以下步骤来克服这个错误先加载pickle
我从Scikit-learn开始......>>>importsklearn>>>sklearn.__version__'0.13.1'>>>fromsklearnimportsvm>>>model=svm.SVC(probability=True)>>>X=[[1,2,3],[2,3,4]]#featurevectors>>>Y=['apple','orange']#classes>>>model.fit(X,Y)>>>model.predict_proba([1,2,3])array([[0.39097541,0.60902459]])我怎么知道哪个类应该是哪个？
我是Keras的新手。我训练了一个模型并想预测存储在子文件夹中的一些图像(例如用于训练)。为了进行测试，我想预测7个类(子文件夹)中的2个图像。下面的test_generator看到了14张图像，但我得到了196个预测。错误在哪里？非常感谢!test_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)test_generator=test_datagen.flow_from_directory(test_dir,target_size=(200,200),color_mode="rgb",shuffle="false",class_mode='cate
