什么时候微观和宏观平均值会有很大不同？
问题描述我正在学习机器学习理论。我有一个使用多类别Logistic回归的预测混淆矩阵。现在我已经计算了微观和宏观平均值(精度和召回)。值有很大不同。现在我想知道是什么因素影响了这一点。在什么情况下，微观和宏观会有很大的不同？我注意到的是，对于不同的类别，预测的准确性是不同的。这就
发布：2022-10-16 标签：machine-learningclassificationlogistic-regressionprecision-recallmulticlass-classification
有没有办法适当地调整这个逻辑回归函数，以说明多个自变量和固定效应？
问题描述我想对下面包含的LogitRegress函数进行修改，以包括其他自变量和固定效果。以下代码改编自此处提供的答案：howtousesklearnwhentargetvariableisaproportionfromsklearn.linear_modelimportLine
发布：2022-10-16 标签：pythonstatisticsscikit-learnmachine-learninglogistic-regression
Logistic回归：成本函数没有减少
问题描述我目前正在上一门关于Coursera的AndrewNg课程，我尝试在数据集上使用我所学到的关于Logistic回归的知识。但我不能使成本函数减小。我尝试了不同的学习速率(0.0001、0.003、0.0001…)和迭代次数。可能是我写错了函数，但找不到错误importnu
发布：2022-10-16 标签：pythonmachine-learningjupyter-notebooklogistic-regression
Coursera ML--在Python语言中实现正则化Logistic回归代价函数
问题描述我正在通过在Coursera上使用AndrewNg的机器学习来实现所有的代码，而不是用MatLab。在编程练习3中，我以向量化的形式实现了我的正则化Logistic回归成本函数：defcompute_cost_regularized(theta,X,y,lda):reg=
发布：2022-10-16 标签：pythonmatlabmachine-learningnumpylogistic-regression
如何使用statsModels.formula.api(Python)预测新值
问题描述我使用来自乳腺癌数据的以下内容训练Logistic模型，并且只使用了一个特征‘Mean_Area’fromstatsmodels.formula.apiimportlogitlogistic_model=logit('target~mean_area',breast)re
发布：2022-10-16 标签：pythonscikit-learnmachine-learninglogistic-regressionstatsmodels
Logistic回归-计算成本函数返回错误结果
问题描述我刚开始在CourseraMachineLearning上Ng的课程。第三周的主题是Logistic回归，因此我尝试实现以下成本函数。假设定义为：其中g为Sigmoid函数：这是我的函数目前的外观：function[J,grad]=costFunction(theta,X
发布：2022-10-16 标签：matlabmachine-learninglogistic-regressiongradient-descent
将高斯混合模型与单一特征数据进行匹配的正确方法是什么？
问题描述data是一维数据数组。data=[0.0,7000.0,0.0,7000.0,-400.0,0.0,7000.0,-400.0,-7400.0,7000.0,-400.0,-7000.0,-7000.0,0.0,0.0,0.0,-7000.0,7000.0,7000.0
发布：2022-10-16 标签：pythonscikit-learnmachine-learningreshapemixture-model
TensorFlow对象检测API中的获取类和概率
问题描述在TensorFlow对象检测API中获取类和检测到对象的概率时遇到问题。我想将这两个值与每个图像一起打印。代码如下：forimage_pathinTEST_IMAGE_PATHS:image=Image.open(image_path)#thearraybasedrep
发布：2022-10-16 标签：pythonmachine-learningtensorflowobject-detection
在一个模型中，精确度和召回率是相同的
问题描述我正在进行一个多分类项目，我注意到无论我运行什么分类器，模型中的精度和召回率都是相同的。分类问题有三个截然不同的类别。数据量偏小，13k实例分为测试(0.8)和训练(0.2)。训练数据的形状为(10608，28)，标签的形状为(10608，3)(二进制标签)。分类不平衡：
发布：2022-10-16 标签：pythonprecisionscikit-learnmachine-learningprecision-recall
在SciKit-Learn中使用管道的排列重要性
问题描述我使用的是SciKit中的确切示例，它将permutation_importance与treefeature_importances进行了比较如您所见，使用了管道：rf=Pipeline([('preprocess',preprocessing),('classifier
发布：2022-10-16 标签：pythonscikit-learnmachine-learningpipeline