machine-learning 相关问题

有关机器学习算法的实施问题。关于机器学习的一般问题应该发布到他们的特定社区。

我的代码看起来像这样 clf = lgb.LGBMClassifier(max_深度=3，详细程度=-1，n_estimators=3) clf.fit(train_data[特征],train_data['y'],sample_weight=train_data['权重']) 打印（f“我

python machine-learning lightgbm boosting

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LightGBM - 我实际上有多少棵树？

初学者在这里尝试 LGBM。我的代码看起来像这样 clf = lgb.LGBMClassifier(max_深度=3，详细程度=-1，n_estimators=3) clf.fit(train_data[特征],train_data['y'],sample_wei...

python machine-learning lightgbm boosting

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不打乱测试数据时，Torchmetrics 的准确性问题。为什么？

我正在创建 CNN 模型来识别狗和猫。我训练了它，当我手动评估它的准确性时，它对未见过的数据的准确性为 80-85%。但是，当我尝试使用库 torchmetrics.acc 时...

python machine-learning neural-network torch pytorch-lightning

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属性错误：“ParticleSwarmOptimization”对象没有属性“global_best_fitnes”

用于特征选择的执行代码 PSO 错误定义健身（位置）： selected_features = np.array(位置, dtype=bool) X_selected = X.iloc[:, selected_features] X_train，X_test，y_...

python machine-learning feature-selection particle-swarm

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逻辑回归和softmax回归的区别

我知道逻辑回归用于二元分类，softmax回归用于多类问题。如果我用相同的方法训练几个逻辑回归模型会有什么不同吗？

algorithm machine-learning classification logistic-regression softmax

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SVM 训练时间太长

我有一个包含 41 个特征的数据集，其中 4 个是文本特征。我已经获得了这四个特征的“词袋”numpy 数组（npz），我将其与其他数字组合在一起

python machine-learning svm

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大维度单热编码

我正在构建一个销售预测模型，其中包含“年”，“月”，“经济指标”，“Customer_Id”，“Product_Id”，“Quantity”，&...

machine-learning one-hot-encoding feature-engineering

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学习曲线是否表明过度拟合或模型性能处于可接受的水平？

学习曲线是否表明过度拟合或模型性能处于可接受的水平？结果基于xgboost。我需要重新调整超参数吗？

machine-learning

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如何在本地运行主宰模型

我想使用 python 在本地电脑上运行微调的稳定扩散模型。例如剑圣：https://huggingface.co/RunDiffusion/Juggernaut-XL-v9 这是我的代码（它适用于 stable-diff...

python machine-learning pytorch stable-diffusion fine-tuning

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通过 Keras 训练同时检查不同类型的数据

在回归任务中，我得到以下数据：具有已知标签的输入向量。 MSE 损失应该用在预测和标签之间。没有标签的输入向量对，其中...

machine-learning keras jax

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如何让 XGBoost 在分层分类器中工作

我正在尝试使 XGBoost 与此处提供的分层分类器包一起使用（存储库已存档）。我可以确认该模块可以与 sklearn 的随机森林分类器（以及其他 skle）一起正常工作......

python machine-learning scikit-learn xgboost hierarchical

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为什么学习率需要这么低？

我是机器学习新手，所以我尝试在多元线性回归中使梯度下降。函数很简单，就是z = x + y。但由于某种原因，学习率需要为 1e-16 才能...

machine-learning gradient-descent

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NefTune 在 Transformers 上收到 0 训练损失

我基本上是在尝试使用 Neftune 微调我的模型。模型基于土耳其语言。但在那里我的训练损失为零。我尝试过另一种模型，例如土耳其-GPT2，但没有...

machine-learning deep-learning nlp huggingface-transformers

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迁移学习：图像分类精度高，但val_loss非常高。为什么？

我正在使用tensorflow和Keras使用Resnet_50进行迁移学习。我遇到的问题是，我的模型似乎在准确性方面做得很好，但我的 val_loss 非常高，而且当我...

python tensorflow machine-learning keras transfer-learning

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有没有办法在 Designer 中使用在 Azure AutoML 中创建的 ML 模型？

我知道我可以在 Azure Designer 中创建自定义代码模块，但是有没有办法连接我在 AutoML 中本机创建的 ML 模型？ AutoML 模型正在使用 XGBoost，这似乎不是一个...

azure machine-learning automl

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识别图像中钢筋上的锈迹

我正在探索识别钢制品生锈的方法，其图像类似于此处链接的图像：生锈的钢条。目前我只是将简单的图像处理技术应用于整个图像......

machine-learning image-processing keras computer-vision

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我什么时候应该进行特征选择？

我正在运行一些机器学习算法来训练模型。到目前为止，我一直在做相关矩阵，以便选择与我的目标相关性最高的特征

machine-learning logistic-regression training-data supervised-learning

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调用 OnActionReceived 或 RequestDecision 来让 Unity ML-Agent 轮流执行，减少观察 (0)

我使用 unity ML-Agents 制作了一款回合制 RPG 游戏。我的 Unity ML-Agents 在这里作为敌人，我希望我的 Unity ML-Agents 根据他们收到的奖励轮流进行，但我仍然无法掌握其中的逻辑...

unity-game-engine machine-learning ml-agent

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选择精度相似但变量数量不同的模型

我使用不同的变量集开发了机器学习模型（XGBClassifier），并且两组都达到了 80% 左右的准确率。然而，一个模型使用 17 个变量，而另一个模型使用 17 个变量

machine-learning xgboost kaggle

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RFE 与 GBM 的集成，用于特征选择和超参数调整

我叫Lucas，对机器学习领域比较陌生。我在一些在线文档和教程的帮助下编写了这段代码。不过，我需要一些帮助

python machine-learning scikit-learn feature-selection gbm

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