Data Science python

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Warum sagt die Gradient Boosting-Regression negative Werte voraus, wenn mein Trainingssatz keine negativen y-Werte enthält?

Als ich die Anzahl der Bäume erhöhe in scikit lernen ist GradientBoostingRegressor, erhalte ich negative Prognosen, auch wenn es in meiner Ausbildung oder Testsatz keine negativen Werte sind. Ich habe ungefähr 10 Funktionen, von denen die meisten binär sind. Einige der Parameter, die ich eingestellt habe, waren: die Anzahl der …

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Wie weit kann man mit Excel gehen? [geschlossen]

Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 2 Jahren . In meinem Unternehmen kümmern wir uns um alle …

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So löschen Sie die gesamte Zeile, wenn die Werte in einer Spalte NaN sind [geschlossen]

Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Daten Wissenschaft Stapel Börse. Geschlossen vor 2 Jahren . Ich möchte alle Zeilen löschen, die NaN-Werte für eine Spalte enthalten. Nehmen wir …

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LSTM: Umgang mit Nichtstationarität bei der Vorhersage einer Zeitreihe

Ich möchte mit LSTM Vorhersagen für Zeitreihen mit einem Schritt voraus machen. Um den Algorithmus zu verstehen, habe ich mir ein Spielzeugbeispiel erstellt: Ein einfacher autokorrelierter Prozess. def my_process(n, p, drift=0, displacement=0): x = np.zeros(n) for i in range(1, n): x[i] = drift * i + p * x[i-1] + …

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wie man verschiedene Sätze von Zeitreihendaten vergleicht

Ich versuche mit Python und sklearn eine Anomalieerkennung zwischen Zeitreihen durchzuführen (aber andere Paketvorschläge sind auf jeden Fall willkommen!). Ich habe einen Satz von 10 Zeitreihen; Jede Zeitreihe besteht aus Daten, die aus dem Drehmomentwert eines Reifens (also insgesamt 10 Reifen) erfasst wurden, und die Sätze enthalten möglicherweise nicht die …

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Fragen beim Übergang vom Vanilla Neural Network zum Recurrent Neural Network

Ich habe kürzlich erfahren, wie ein neuronales Vanille-Netzwerk mit einer bestimmten Anzahl von Eingaben, versteckten Knoten und der gleichen Anzahl von Ausgaben wie Eingaben funktionieren würde. Ich habe mir verschiedene Beiträge angesehen, die sich jetzt auf wiederkehrende neuronale Netze beziehen, und ich verstehe das Konzept dahinter, aber ich verstehe bestimmte …

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Indizes in Pandas zählen

Ich denke, dies ist eine rudimentäre Frage, aber ich bin sehr neu darin und konnte sie einfach nicht knacken / die Antwort finden. Letztendlich versuche ich hier, eindeutige Werte für eine bestimmte Spalte zu zählen und dann zu bestimmen, welche dieser eindeutigen Werte mehr als einen eindeutigen Wert in einer …

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Verschachtelte Kreuzvalidierung und Auswahl des besten Regressionsmodells - ist dies der richtige SKLearn-Prozess?

Wenn ich das richtig verstehe, kann mir Nested-CV dabei helfen, zu bewerten, welcher Modell- und Hyperparameter-Optimierungsprozess am besten ist. Die innere Schleife ( GridSearchCV) findet die besten Hyperparameter, und die äußere Schleife ( cross_val_score) wertet den Algorithmus zur Optimierung der Hyperparameter aus. Ich wähle dann aus der äußeren Schleife aus, …

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Pylearn2 gegen TensorFlow

Ich bin kurz davor, in ein langes NN-Forschungsprojekt einzutauchen und wollte einen Schub in Richtung Pylearn2 oder TensorFlow? Ab Dezember 2015 hat die Community begonnen, sich in die eine oder andere Richtung zu neigen? Dieser Link hat mir Sorgen gemacht, an TenserFlow gebunden zu werden.

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Die Erkennung von Menschen in Bildern durch den HOG-Deskriptor und den SVM-Klassifikator ist schlecht

Ich verwende einen HOG-Deskriptor in Verbindung mit einem SVM-Klassifikator, um Menschen in Bildern zu erkennen. Ich verwende die Python-Wrapper für OpenCV. Ich habe das hervorragende Tutorial bei pymagesearch verwendet , das erklärt, was der Algorithmus tut, und Hinweise zum Festlegen der Parameter der Methode detectMultiScale gibt . Insbesondere tue ich …

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sklearn - Überanpassungsproblem

Ich suche nach Empfehlungen, wie ich mein aktuelles Problem des maschinellen Lernens am besten lösen kann Der Umriss des Problems und was ich getan habe, ist wie folgt: Ich habe mehr als 900 Versuche mit EEG-Daten, wobei jeder Versuch 1 Sekunde lang ist. Die Grundwahrheit ist für jeden bekannt und …

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Theano in der Deep-Learning-Forschung

Wie weit verbreitet ist Theano in der Deep-Learning-Forschung? Ist Theano ein guter Anfang, um die Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen zu lernen? Wird es wirklich helfen, die Implementierung eines Feed-Forward-Netzwerks zu lernen? Implementieren Doktoranden während ihrer College-Tage mindestens einmal neuronale Netze oder andere Algorithmen? Hintergrund: Ich habe eine vernünftige …

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So führen Sie eine pyspark-Anwendung in der Windows 8-Eingabeaufforderung aus

Ich habe ein Python-Skript mit Spark Context geschrieben und möchte es ausführen. Ich habe versucht, IPython in Spark zu integrieren, aber das konnte ich nicht. Also habe ich versucht, den Funkenpfad [Installationsordner / bin] als Umgebungsvariable festzulegen und den Befehl spark-submit in der Eingabeaufforderung cmd aufgerufen. Ich glaube, dass es …

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Komplexes Chunking mit NLTK

Ich versuche herauszufinden, wie der kaskadierende Chunker von NLTK gemäß Kapitel 7 des NLTK-Buches verwendet wird . Leider stoße ich bei der Durchführung nicht trivialer Chunking-Maßnahmen auf einige Probleme. Beginnen wir mit diesem Satz: "adventure movies between 2000 and 2015 featuring performances by daniel craig" Ich kann alle relevanten NPs …

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Wie ersetze ich NaN-Werte für Bilddaten?

Mein Datensatz enthält insgesamt 200 Spalten, wobei jede Spalte in allen meinen Bildern demselben Pixel entspricht. Insgesamt habe ich 48.500 Zeilen. Die Beschriftungen für die Daten reichen von 0 bis 9. Die Daten sehen ungefähr so aus: raw_0 raw_1 raw_2 raw_3 raw_4 0 120.0 133.0 96.0 155.0 66.0 1 159.0 …

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Als «python» getaggte Fragen