저는 케라 모델을 트레이닝하고 모델과 가중치를 두 개의 개별 파일에 저장했습니다. 내 훈련 데이터 및 검증 데이터는 다음과 같이 두 가지로 나뉩니다 training_data/
positive/
negative
validation_data/
positive/
negative/
모두 훈련 데이터 디렉토리가 900K 샘플
두뇌와 몸무게에 대한 정보를 담고있는 훈련 및 테스트 데이터 세트가 있습니다. 훈련 데이터 세트를 통해 학습 한 후 테스트 데이터 세트에서 체중이 주어지면 테스트 데이터 세트의 뇌 체중을 예측합니다. 나는 linear regression을 완료했으나 데이터가 원활하게 분배되지 않았기 때문에 데이터가 만족스러운 결과를 제공하지 못했습니다. 테스트 데이터 세트
저는 위험 분석가로 일하고 있습니다. 나의 상사는 어떻게 해야할지 모르는 과제를 나에게 할당했습니다. 지금 당장 특정 조건 하에서 확률을 얻고 싶습니다. 예를 들어 데이터는 다음과 같습니다. sex hair_color Credit_Score Loan_Status
"Male" "Red" "256" "bad"
"Female" "black" "133
나는이 사용자 지정 회귀 분석기를 사용하고 있으며 예측을 인쇄하는 데 어려움이 있습니다. https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/get_started/regression/custom_regression.py 나는 단지 RMSE를 볼 수 있지만 가격 예측이나 구멍 매트
나는 일련의 Cox 회귀 모델을 만들고 새 데이터에 대한 모델로부터 예측을 얻고 있습니다. 어떤 경우에는 예상되는 수의 이벤트를 얻을 수 있지만 다른 이벤트는 얻을 수 없습니다. 예를 들어, coxph 호출의 수식이 기록되면 예측이 계산됩니다. 그러나 수식이 개체에 저장되어 있고 개체가 호출되면 오류가 발생합니다. 또한 나는 dplyr 파이프 된 mutat
선형 회귀 분석을 사용하여 영감을받은 온도, 진공, 압력 및 습도의 값을 기반으로 생성 된 전력을 예측하고 "http://datascience-enthusiast.com"에서 적응하여 모델을 실시간 데이터에 적용 카프카 주제 pickle 된 .pkl.z 파일을 올바르게 생성하고 JPMML을 사용하여 PMML로 변환합니다 (제안 된 내용은 https://gi
아래의 모델을 적용 할 때 데이터 세트에있는 3 개의 열이 있습니다. 그래서 나는 아마도 국가 및 유형에 따라 지역 예측을 예측하고 싶을 것입니다. 나는이 대한 완전히 새로운 오전 누군가가 나에게 바라는 점이나 제안 적용에 나를 인도 할 수 있다면 감사하겠습니다 모델의 col1(country) col2(variety) col3(region)
Arge
정리하려고하는 거대한 데이터 세트가 있습니다. 이 데이터 세트에는 1-10의 등급 시스템을 나타내는 6 개의 열이 있습니다. 그래서 첫 번째 열은 이러한 모든 컬럼의 평균을 발견하고 새로운 컬럼에 저장 한 다음이 열을 삭제하기로 결정 매력, 정보에 기초하여 상기 제 2 열을 기준으로 사람 등 attr1 attr2 attr3 attr4 attr5 attr6