• 混淆矩阵给出0,而CNN分类

    I'am trying to create my first CNN for stellite image classification. I tried to do the same here 我必须预测来自这些数组的7个类(我的数据是将卫星图像(sentinel2)转换为数组:nbands = 32和nclass = 7 我的混淆矩阵甚至给出了0个冷杉类名。我确定我错误地无法使用我的参数修改代码 # Print the shape of reshaped data print(train.shape, ...
  • 使用概率方法预测多目标输出

    我正在尝试预测某个位置的多个目标(例如风速和浪高)。根据过去的历史数据,我试图估计这两个输出的将来日期的概率和最可能的值(P50值)。 我在sklearn包中找到了诸如多输出回归器之类的算法,可以预测多目标。但是,我似乎无法获得预测的概率范围。有没有办法得到它?另外,您是否推荐其他方法来实现此目标? 以下是我使用1970年至2019年之间随机生成的风和浪数据实现的代码。最后,您可以使用多元回归输出算法查看预测值的结果,但没有寻找的概率不确定性。 import numpy as np from sklearn...
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