• 为什么一步一步的LSTM会比MLP更好?

    出于好奇,我将具有单个时间步长的堆叠LSTM神经网络与具有tanh激活功能的MLP进行了比较,认为它们的性能相同。 用于比较的体系结构如下,它们在回归问题的相同数据集(损失函数为MSE)上进行训练: model.add(Dense(50, input_dim=num_features, activation = 'tanh')) model.add(Dense(100, activation = 'tanh')) model.add(Dense(150, activation = '...
  • 当我尝试按降序对值排序时出错

    我试图按降序对值进行排序,但每次运行代码时都会引发错误。 我试图运行方差分析并为每个键值对F统计值进行排序,然后在递减的排序器中对F统计值进行排序,直到排序部分看起来一切正常为止。 def PAregression() : m_p_values = result values=m_p_values.iloc[:,0].str.split('_', expand=True) m_p_values=pd.concat([values,m_p_values], axis=1) m_...
  • 用训练有素的模型进行预测

    我使用Logistic回归创建模型,后来使用joblib保存了模型。后来我尝试在test.csv中加载该模型并预测标签。每当我尝试此操作时,我都会收到一条错误消息,指出“ X每个示例具有1433445个功能;预期为3797015” 这是我的初始代码: import numpy as np import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes impor...
  • 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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