我已经在Tensorflow中训练了我的神经网络并像这样保存了模型:defneural_net(x):layer_1=tf.layers.dense(inputs=x,units=195,activation=tf.nn.sigmoid)out_layer=tf.layers.dense(inputs=layer_1,units=6)returnout_layertrain_x=pd.read_csv("data_x.csv",sep="")train_y=pd.read_csv("data_y.csv",sep="")train_x=train_x/6-0.5train_size=0

我按照教程学习了SARIMAX模型:https://www.digitalocean.com/community/tutorials/a-guide-to-time-series-forecasting-with-arima-in-python-3.数据的日期范围是1958-2001。mod=sm.tsa.statespace.SARIMAX(y,order=(1,1,1),seasonal_order=(1,1,1,12),enforce_stationarity=False,enforce_invertibility=False)results=mod.fit()在拟合ARIMA时

我正在使用Tensorflow1.4。我创建了一个自定义的tf.estimator来进行分类，如下所示:defmodel_fn():#Someoperationshere[...]returntf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,predictions={"Preds":predictions},loss=cost,train_op=loss,eval_metric_ops=eval_metric_ops,training_hooks=[summary_hook])my_estimator=tf.estimator.Estimator(model_f

我正在使用Keras库创建神经网络。我有一个iPython笔记本，用于加载训练数据、初始化网络和“拟合”神经网络的权重。最后，我使用save_weights()方法保存权重。代码如下:fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense,Dropout,Activationfromkeras.optimizersimportSGDfromkeras.regularizersimportl2fromkeras.callbacksimportHistory[...]input_size=data_X.shape[1

我试图了解如何使用sklearnpython模块中的kfolds交叉验证。我了解基本流程:实例化一个模型，例如model=LogisticRegression()拟合模型，例如model.fit(xtrain,ytrain)预测，例如模型.预测(ytest)使用例如crossval分数来测试拟合模型的准确性。我感到困惑的是使用sklearnkfolds和crossval分数。据我了解，cross_val_score函数将拟合模型并预测kfolds，为您提供每次折叠的准确度分数。例如使用这样的代码:kf=KFold(n=data.shape[0],n_folds=5,shuffle=Tr

在Keras中测试样本评估是这样完成的score=model.evaluate(testx,testy,verbose=1)这不会返回预测值。有一个方法predict返回预测值model.predict(testx,verbose=1)返回[[.57.21.21][.19.15.64][.23.16.60].....]testy是一个热编码，它的值是这样的[[100][001][001]]testy之类的预测值如何或如何将预测值转换为一个热编码？注意:我的模型是这样的#setupthemodel,addlayersmodel=Sequential()model.add(Conv2D(3

我尝试使用holt-winters模型进行预测，如下所示，但我一直得到的预测与我的预期不一致。我还展示了情节的可视化Train=Airline[:130]Test=Airline[129:]fromstatsmodels.tsa.holtwintersimportHolty_hat_avg=Test.copy()fit1=Holt(np.asarray(Train['Passengers'])).fit()y_hat_avg['Holt_Winter']=fit1.predict(start=1,end=15)plt.figure(figsize=(16,8))plt.plot(Tra

我在LinuxCentOS7机器上使用Python2.7.5。我正在尝试应用概率神经网络(PNN)我的数据集，以解决二元分类问题。我正在使用以下Python包:numpy、sklearn、neupy.algorithms。我正在尝试关注thisexampleusedfortheirisdataset.问题是我的PNN总是预测零值(分类为零的元素)，我不明白为什么...这是我的数据集(“dataset_file.csv”)。有34个特征和1个标签目标(最后一列，可能是0或1):47,1,0,1,0,20,1,0,1,24,1,1,0,2,1,8050,9,1,274,60,258,65,

Scikit-Learn(或一般算法)中是否有任何特征选择方法可以赋予属性的能力/预测能力/重要性以预测特定目标的权重？例如，fromsklearn.datasetsimportload_iris，对4个属性权重中的每一个进行排序以分别预测3种鸢尾花，但对于具有~1k-10k属性的更复杂的数据集。我正在寻找类似于RandomForestClassifier中的feature_importances_的东西.但是，RandomForestClassifer为整个预测过程的每个属性赋予权重。权重不需要相加，但我想找到一种方法将特定属性子集与特定目标相关联。首先，我尝试“过度拟合”模型以丰富

我训练了一个tensorflow模型，我想从numpy数组运行预测。这是用于视频中的图像处理。我会在图像发生时将它们传递给模型。并非每一帧都通过。我reload像这样的session中的我的SavedModeldefrun(self):withtf.Session(graph=tf.Graph())assess:tf.saved_model.loader.load(sess,[tf.saved_model.tag_constants.SERVING],"model")如果我将图像列表(self.tfimages)传递给预测，我的代码将完美运行。浓缩为:softmax_tensor=se