나는 앙상블 방법을 배우려고하고 있으며, 무작위 포리스트와 같은 일반적인 기계 학습 방법 위에 ada-boosting을 구축 할 수 있다는 것을 알게되었습니다. 이 방법은 더 정확한 분류 모델을 구축하기 위해 훈련 세트에서 잘못 분류 된 데이터를 사용할 수 있습니다. 그러나 온라인으로 검색했지만 구현에 대한 답변을 찾을 수 없습니다. 오류를 최소화하기 위해
나는 adaboost로 모델을 만들고 작동하도록 roc 플롯을 만들려고 노력하고 있습니다. 그러나 ens=fitensemble(X,y,'AdaBoostM1',100,'Tree');
[ytest, scores] = predict(ens,Xtest);
figure
[xx,yy] = perfcurve(label, scores(:,2),'yes');
p
h2o과 랜덤 포레스트를 구성 요소 중 하나로 사용하여 앙상블을 만드는 데 문제가 있습니다. 나는 h2o의 문서에서 모델이 여러 변수 인 종속 변수라는 유일한 차이점을 가지고 있다고 추측합니다. 앙상블을 만들려고하면 다음과 같은 오류가 발생합니다. Error: water.exceptions.H2OIllegalArgumentException: Don't kn
h2o 패키지를 사용하여 다른 정규화 매개 변수 (알파, 람다)를 사용하여 GLM 모델에서 앙상블을 작성합니다. 내가 문서 다음, 앙상블을 구축 할 때 : [email protected]_ids 그리드 검색에서 모델입니다 ensemble <- h2o.stackedEnsemble(x = predictors,
y = response,
저는 H2O가 Python에서 처음입니다. H2O 웹 사이트의 예제 코드에 따라 앙상블 모델을 사용하여 데이터를 모델링하려고합니다. (http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/data-science/stacked-ensembles.html) 기본 모델로 GBM과 RF를 적용했습니다. 그리고 스태킹을 사용하여 앙상블
기계 번역에서 시퀀스 - 시퀀스 모델은 매우 대중화되었습니다. 모델 세트의 앙상블 또는 평균화와 같은 성능 향상을 위해 몇 가지 트릭을 사용합니다. 여기서 논리는 오류가 "평균화"된다는 것입니다. 평균 모델은 단순히 X 모델의 매개 변수 평균을 취한 다음 테스트 데이터를 디코딩하는 데 사용할 수있는 단일 모델을 만듭니다. Ensembling 그러나 각 모델
나는 다음과 같은 코드를 사용하여 joblib.dump 사용하여 훈련 GradientBoostingClassifier을 저장하려고 joblib.dump 사용하여 훈련 GradientBoostingClassifier로드 : 내가 터미널을 폐쇄 분류 등은 충분한 지식과 저장되면 # use 90% of training data
NI=int(len(X_tr)*0
Facenet은 얼굴 인식을위한 심층 학습 모델입니다. 피쳐 추출을위한 훈련을받습니다. 즉, embedding이라는 고정 된 길이의 벡터로 이미지를 나타냅니다. 학습 후, 주어진 각 이미지에 대해 두 번째 마지막 레이어의 출력을 특징 벡터로 취합니다. 그 후에 특징과 거리 함수 (예 : 유클리드 거리)를 기반으로 검증 (두 이미지가 같은 사람인지 여부를 알
H2O는 기본 학습자의 가중치를 어떻게 결정합니까? 특기를 위해. 여기 example에서 모든 기본 학습자가 똑같이 가중치가 적용됩니까? 그리고 metalearner_algorithm에서 정규화 매개 변수 (예 : 융기)를 사용할 수 있습니까? 과핑을 피하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?