我正在尝试使用Keras制作神经网络。我使用的数据是https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Yacht+Hydrodynamics.我的代码如下:importnumpyasnpfromkeras.layersimportDense,Activationfromkeras.modelsimportSequentialfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdata=np.genfromtxt(r"""filelocation""",delimiter=',')model=Sequential
编辑:我编辑了我的代码来制作seq2seq教程/练习，它们在这里:https://github.com/guillaume-chevalier/seq2seq-signal-prediction我尝试使用多维输入和输出进行序列到序列(seq2seq)回归。我尝试了一些随着时间的推移会产生以下损失的方法:即使我尝试非常小的学习率，该模型也完全无法学习预测在每个输入和输出维度上克隆的正弦曲线。为RNN构建的Tensorflow损失函数似乎解决了我们直接想要训练标签或词嵌入的情况，所以我尝试自己计算损失。关于这一点，我不知道我们应该如何处理dec_inp(解码器输入)变量，我尝试做的事情似乎
有没有办法通过参数或其他方式在statsmodel中为逻辑回归模型设置l2-Penalty？我刚刚在文档中找到了l1-Penalty，但没有找到l2-Penalty。 最佳答案 statsmodels.discrete中的模型，如Logit、Poisson和MNLogit，目前只有L1惩罚。然而，用于GLM和其他一些模型的弹性网络最近已合并到statsmodelsmaster中。具有二元响应的族二项式GLM与discrete.Logit的模型相同，尽管实现方式不同。在Isridgebinomialregressionavailabl
我正在尝试找到一种方法来拟合具有正系数的线性回归模型。我找到的唯一方法是sklearn'sLassomodel，它有一个positive=True参数，但不建议使用alpha=0(意味着对权重没有其他限制)。您是否知道另一种模型/方法/方式？ 最佳答案 IIUC，这个问题可以通过scipy.optimize.nnls来解决,可以做非负最小二乘。Solveargmin_x||Ax-b||_2forx>=0.在你的例子中，b是y，A是X，x是β(系数)，但是，除此之外，它是一样的，不是吗？
我正在使用pandas.stats.api.ols使用groupby和以下代码运行OLS回归:frompandas.stats.apiimportolsdf=pd.read_csv(r'F:\file.csv')result=df.groupby(['FID']).apply(lambdad:ols(y=d.loc[:,'MEAN'],x=d.loc[:,['Accum_Prcp','Accum_HDD']]))foriinresult:x=pd.DataFrame({'FID':i.index,'delete':i.values})frame=pd.concat([x,DataFra
我想使用Tensorflow构建多元线性回归模型。数据集:Portlandhousingprices一个数据例子:2104,3,399900(前两个是特征，最后一个是房价，我们有47个例子)代码如下:importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt#modelparametersasexternalflagsflags=tf.app.flagsFLAGS=flags.FLAGSflags.DEFINE_float('learning_rate',1.0,'Initiallearningrate.')flags
我正在尝试使用Python模块scikit-learn将单变量特征选择方法应用于svmlight格式的回归(即连续值响应值)数据集。我正在使用scikit-learn0.11版。我尝试了两种方法-第一种失败了，第二种对我的玩具数据集有效，但我认为对于真实数据集会产生毫无意义的结果。我希望获得有关可用于为回归数据集选择前N个特征的适当单变量特征选择方法的建议。我要么(a)弄清楚如何使f_regression函数工作，要么(b)听取其他建议。上述两种方式:我尝试使用sklearn.feature_selection.f_regression(X,Y)。失败并显示以下错误消息:“TypeEr
在为随机森林回归器设置n_jobs参数>1时出现以下错误。如果我设置n_jobs=1，一切正常。AttributeError:'Thread'objecthasnoattribute'_children'我在flask服务中运行这段代码。有趣的是，在flask服务之外运行时不会发生这种情况。我只在新安装的Ubuntu机器上重现了这个。在我的Mac上它工作得很好。这是一个讨论这个问题的线程，但似乎没有解决任何问题:'Thread'objecthasnoattribute'_children'-django+scikit-learn对此有什么想法吗？这是我的测试代码:@test.route
我正在尝试预测一个时间序列:给定50个先前的值，我想预测接下来的5个值。为此，我使用了skflow包(基于TensorFlow)，这个问题相对接近BostonexampleprovidedintheGithubrepo.我的代码如下:%matplotlibinlineimportpandasaspdimportskflowfromsklearnimportcross_validation,metricsfromsklearnimportpreprocessingfilepath='CSV/FILE.csv'ts=pd.Series.from_csv(filepath)nprev=50d
我正在阅读JohnZelle的PythonProgramming，我被困在下图所示的练习中。您可以在下面查看我的代码。我知道代码很丑。(任何提示表示赞赏)到目前为止，这是我的代码:fromgraphicsimport*defregression():#creatingthewindowfortheregressionlinewin=GraphWin("RegressionLine-StartClicking!",500,500)win.setCoords(0.0,0.0,10.0,10.0)rect=Rectangle(Point(0.5,0.1),Point(2.5,2.1))rec
