我正在使用SupportVectorRegression作为GridSearchCV中的估计器.但是我想更改误差函数:我想定义自己的自定义误差函数，而不是使用默认值(R-squared:确定系数)。我尝试用make_scorer制作一个，但没有成功。我阅读了文档，发现可以创建customestimators，但我不需要重新制作整个估算器-只需重新制作错误/评分函数。我想我可以通过将可调用对象定义为记分员来做到这一点，就像docs中所说的那样。.但我不知道如何使用估算器:在我的例子中是SVR。我是否必须切换到分类器(例如SVC)？我将如何使用它？我的自定义错误函数如下:defmy_cus
问题是由于火车数据大小，我的火车数据无法放入RAM。所以我需要一种方法，首先在整个火车数据集上构建一棵树，计算残差构建另一棵树等等(就像梯度提升树一样)。显然，如果我在某个循环中调用model=xgb.train(param,batch_dtrain,2)-这将无济于事，因为在这种情况下，它只会为每个批处理重建整个模型。 最佳答案 在第一批训练后尝试保存您的模型。然后，在连续运行时，为xgb.train方法提供已保存模型的文件路径。这是我进行的一个小实验，以说服自己它有效:首先，将波士顿数据集拆分为训练集和测试集。然后将训练集分成两
问题是由于火车数据大小，我的火车数据无法放入RAM。所以我需要一种方法，首先在整个火车数据集上构建一棵树，计算残差构建另一棵树等等(就像梯度提升树一样)。显然，如果我在某个循环中调用model=xgb.train(param,batch_dtrain,2)-这将无济于事，因为在这种情况下，它只会为每个批处理重建整个模型。 最佳答案 在第一批训练后尝试保存您的模型。然后，在连续运行时，为xgb.train方法提供已保存模型的文件路径。这是我进行的一个小实验，以说服自己它有效:首先，将波士顿数据集拆分为训练集和测试集。然后将训练集分成两
我从tf.train.Saver更改为SavedModel格式，这令人惊讶地意味着从磁盘加载我的模型要慢得多(而不是几秒钟，而是几分钟)。为什么会这样？我该怎么做才能更快地加载模型？我曾经这样做过:#Savemodelsaver=tf.train.Saver()save_path=saver.save(session,model_path)#Loadmodelsaver=tf.train.import_meta_graph(model_path+'.meta')saver.restore(session,model_path)但现在我这样做了:#Savemodelbuilder=tf.
我从tf.train.Saver更改为SavedModel格式，这令人惊讶地意味着从磁盘加载我的模型要慢得多(而不是几秒钟，而是几分钟)。为什么会这样？我该怎么做才能更快地加载模型？我曾经这样做过:#Savemodelsaver=tf.train.Saver()save_path=saver.save(session,model_path)#Loadmodelsaver=tf.train.import_meta_graph(model_path+'.meta')saver.restore(session,model_path)但现在我这样做了:#Savemodelbuilder=tf.
我不确定如何解释Keras在以下情况下的默认行为:我的Y(基本事实)是使用scikit-learn的MultilabelBinarizer()设置的。因此，举一个随机的例子，我的y列的一行是one-hot编码，如下所示:[0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,1].所以我有11个可以预测的类，而且不止一个可以是真的；因此问题的多标签性质。此特定样本共有三个标签。我像处理非多标签问题一样训练模型(一切照旧)，我没有收到任何错误。fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Activationfr
我不确定如何解释Keras在以下情况下的默认行为:我的Y(基本事实)是使用scikit-learn的MultilabelBinarizer()设置的。因此，举一个随机的例子，我的y列的一行是one-hot编码，如下所示:[0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,1].所以我有11个可以预测的类，而且不止一个可以是真的；因此问题的多标签性质。此特定样本共有三个标签。我像处理非多标签问题一样训练模型(一切照旧)，我没有收到任何错误。fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Activationfr
我需要将我的数据分成训练集(75%)和测试集(25%)。我目前使用以下代码执行此操作:X,Xt,userInfo,userInfo_train=sklearn.cross_validation.train_test_split(X,userInfo)但是，我想对我的训练数据集进行分层。我怎么做？我一直在研究StratifiedKFold方法，但没有让我指定75%/25%的分割，只对训练数据集进行分层。 最佳答案 [0.17更新]参见sklearn.model_selection.train_test_split的文档:fromskl
我需要将我的数据分成训练集(75%)和测试集(25%)。我目前使用以下代码执行此操作:X,Xt,userInfo,userInfo_train=sklearn.cross_validation.train_test_split(X,userInfo)但是，我想对我的训练数据集进行分层。我怎么做？我一直在研究StratifiedKFold方法，但没有让我指定75%/25%的分割，只对训练数据集进行分层。 最佳答案 [0.17更新]参见sklearn.model_selection.train_test_split的文档:fromskl
我想知道是否可以保存部分训练的Keras模型并在再次加载模型后继续训练。这样做的原因是我以后会有更多的训练数据，我不想再重新训练整个模型。我正在使用的功能是:#Partlytrainmodelmodel.fit(first_training,first_classes,batch_size=32,nb_epoch=20)#Savepartlytrainedmodelmodel.save('partly_trained.h5')#Loadpartlytrainedmodelfromkeras.modelsimportload_modelmodel=load_model('partly_t
