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问题描述我正在训练我的方法。我得到的结果如下。这是一个很好的学习速度吗？如果不是，它是高还是低？这是我的结果lr_policy:"step"gamma:0.1stepsize:10000power:0.75#lrforunnormalizedsoftmaxbase_lr:0.00

问题描述这是我从R中的confusionMatrix()函数得到的结果，它基于Zero-R模型。我可能设置了错误的函数，根据它的结果，我手动获得的结果与confusionMatrix()函数的灵敏度答案1.0000之间存在不匹配，因为答案因随机种子而异：>sensitivity1

发布：2022-10-16 标签：r data-mining classification j48

问题描述我有以下ElasticSearch查询：{"from":0,"sort":["_score"],"fields":["id","title","text"],"query":{"query_string":{"fields":["title","text"],"query

问题描述我有一个这样的数据集：usertimecitycookieindexA2019-01-0111.00NYC1234561A2019-01-0111.12CA2345672A2019-01-0111.18TX2345673B2019-01-0212.19WA4567894B

问题描述以下代码摘自@adibender对"一条曲线图中的多条ROC曲线"的回答。代码部分来自？plot.Performance。library(ROCR)data(ROCR.simple)preds<-cbind(p1=ROCR.simple$predictions,p2=ab

问题描述当我们同时考虑精度和召回率时，我们取这两个度量的调和平均值，而不是简单的算术平均值。取调和平均值而不是简单平均值背后的直观原因是什么？推荐答案这里我们已经有了一些详细的答案，但我认为更多关于它的信息会对一些想要深入研究(特别是为什么要研究F度量)的人有所帮助。根据测量理论

问题描述我正在处理一个分类问题。我有大约1000个功能和目标变量有2个类。所有1000个要素的值都为1或0。我正在尝试确定功能重要性，但我的功能重要性值从0.0%到0.003不等。我不确定这么低的值是否有意义。是否有方法可以提高功能重要性。#Variableimportancer

问题描述word2vec和手套有什么区别？训练单词的两种方法都是嵌入的吗？如果是，那么我们如何才能同时使用两者？推荐答案是，它们都是训练单词嵌入的方法。它们都提供相同的核心输出：每个单词一个向量，这些向量以有用的方式排列。也就是说，向量的相对距离/方向大致符合人类对整体词汇关联性

问题描述fromsklearn.model_selectionimportRandomizedSearchCV#--initialiseclassifierclassifier=RandomForestClassifier(n_estimators=300)#--sethyper

问题描述在随机林中预测()和预测_Proba()产生不同的ROC_AUC_Score。我知道Forecast_Proba()给出了概率，比如在二进制分类的情况下，它会给出两个对应于两个类别的概率。Forecate()给出它预测的类。#Usingpredict_proba()rf=