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Usé lo siguiente para hacer predicciones de mi modelo Keras: # ajustar el modelo Keras en el conjunto de datos ker_model.fit(xtrain, ytrain, epochs=200, verbose=0) predictions = ker_model.predict(xtest) predictions = predictions.astype(int) predictions.mean() predictions Sin embargo, el problema es que mis predicciones están en una lista de arrays anidados. Esto significa que . . . Read more
Estoy utilizando sklearn e intentando evaluar si es posible predecir las etiquetas de mi conjunto de pruebas utilizando un modelo ajustado a mi conjunto de entrenamiento (los conjuntos de entrenamiento y pruebas son dos conjuntos de datos diferentes). Esto es lo que hice hasta ahora: model.fit(X_train, y_train) y_predicted = model.predict(X_test) . . . Read more
imba_pipeline = make_pipeline(SMOTE(random_state=42), DecisionTreeClassifier()) cross_val_score(imba_pipeline, X_train1, y_train1, scoring=’recall’, cv=kf) Cuando ejecuto esto, da el siguiente error: ValueError: El objetivo es multiclase pero la media=’binary’. Por favor, elija otra configuración de media, una de las siguientes [None, ‘micro’, ‘macro’, ‘weighted’]. Out[102]: array([nan, nan, nan, nan, nan])
Estoy extremadamente confundido/a acerca del número de muestras que se deben recopilar para realizar una evaluación de precisión de la clasificación de teledetección. Ahora, tengo claro el concepto de estratificación, aleatoriedad, etc., pero aún no hay pautas claras en la literatura sobre cómo elegir el mejor número de muestras. ¿Alguien . . . Read more
Tengo un conjunto de datos de forma (700000, 20) y quiero aplicar KNN a él. Sin embargo, al probarlo, lleva mucho tiempo, ¿puede alguien experto por favor ayudarme a saber cómo puedo reducir el tiempo de predicción de KNN? ¿Hay algo como GPU-KNN o algo así? Por favor, ayúdame a . . . Read more