classification 相关问题

我正在尝试运行基于决策树的模型。我尝试了以下方法： X = df[['数量']] y = df[['标签']] params = {'max_depth':[2,3,4], 'min_samples_split':[2,3,5,10]} clf_dt = DecisionTreeClassifie...

python machine-learning scikit-learn classification decision-tree

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在 Python 上的 R 中执行分类，其中每个数据帧都有标签

我的问题是，我没有让数据框中的每一行对应于一个标签，而是有多个数据框，每个数据框具有相同的列和行数，但每个数据框都标记为 l1,...

python r dataframe classification

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weka 中的数据集不平衡？不起作用

我有 239 个阳性数据集和 32 个阴性数据集，因为它是与癌症相关的数据，我们只有很少的阴性数据集。现在，在应用分类时，请确保不平衡的数据集...

machine-learning classification weka

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无法从命令行使用Weka进行分类

我正在使用weka 3.6.13并尝试使用模型对数据进行分类： java -cp weka-stable-3.6.13.jar weka.classifiers.Evaluation weka.classifiers.trees.RandomForest -l Parking.model -t

machine-learning classification weka

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处理不平衡问题后，数据高度倾斜，准确性下降

在对数据进行预处理（例如缺失值替换和异常值检测）后，我使用随机化方法对数据进行分区，并使用 WEKA 删除百分比过滤器。我的数据集是一个高度倾斜的数据集

machine-learning classification weka

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Weka：不兼容的训练和测试集

我正在 Weka 上解决分类问题。我将 arff 文件作为我的训练数据，并从数据库中获取测试数据。但它们是不兼容的。在 Weka 工具中我可以使用

machine-learning classification weka

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为什么训练过程中测试集损失逐渐增大？

我是机器学习的新手，正在做一个分类任务。然而，在实验中，我发现训练集上的损失在减少，而测试集上的损失在逐渐减少

machine-learning classification mlp

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sklearn：多类问题和报告敏感性和特异性

我有一个三类问题，我可以使用以下代码报告每个类的精确度和召回率：从 sklearn.metrics 导入分类报告打印（分类报告（y_测试，y_...

python scikit-learn classification supervised-learning

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从文本中提取数据元组...正则表达式或机器学习？

解决以下问题的最佳方法是什么？我正在使用本质上相似的汽车分类列表示例来给出一个想法。问题：从给定文本中提取数据元组。这里是

regex machine-learning nlp classification extract

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实时肌电分类表现不佳

我使用 Arduino Zero 记录了 3 个通道的 EMG 数据，并通过 python 将数据存储在单独的 csv 文件中。我为每个手势获取了 5 个文件，每个文件包含 6 秒休息/执行 6 次手势 6

classification real-time-data mlp

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单标签图像分类

我正在尝试构建单个标签图像分类来检测损坏/正常笔记本电脑。我有大约 500 张图像的数据集。我尝试过使用 ResNet50 CNN，但效果不佳。我...

image conv-neural-network classification ml

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Scikit train_test_split 按索引

我有一个按日期索引的熊猫数据框。我们假设从 1 月 1 日到 1 月 30 日。我想将此数据集拆分为 X_train、X_test、y_train、y_test 但我不想混合日期，所以我想要 t...

python pandas scikit-learn classification

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sklearn 具有不平衡类别的逻辑回归

我正在用Python中的sklearn逻辑回归解决分类问题。我的问题是一个普遍/通用的问题。我有一个包含两个类/结果（正/负或 1/0）的数据集，但是...

python scikit-learn classification

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如何对多个特征应用多个估计器来选择具有最高 f1 分数的组合？

我想对多个特征使用多个估计器算法运行递归特征消除，并在测试数据上保留最高的 f1 分数组合。而不是审查...

python machine-learning scikit-learn classification rfe

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