Discusión sobre el artículo "Neuroredes profundas (Parte VIII). Aumentando la calidad de la clasificación de los conjuntos bagging" - página 2

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Después de elegir los 7 mejores ensembles y clasificarlos[=1,0,1] ,me gustaría extraer los datos para entrenarlos en un modelo Keras, pero no consigo encontrar los dataframes específicos.
 
geraldkibz:
Después de elegir los 7 mejores ensembles y clasificarlos[=1,0,1] ,me gustaría extraer los datos para entrenarlos en un modelo Keras, pero no consigo encontrar los dataframes específicos.

La figura 11 muestra el esquema estructural de los cálculos. Encima de cada etapa está el nombre del script. Debajo de cada etapa está el nombre de la estructura de datos resultante. ¿Qué datos quieres utilizar?

 

Si desea utilizar las predicciones continuas promediadas de los siete mejores conjuntos, entonces se encuentran en la estructura

testX1[[k]]$TrainYpred[ ,j]

k = c(origen/reparado/eliminado/reetiquetado)

j = c( mitad, media, mediana, ambos)

Si necesita las predicciones de los siete mejores en forma binaria, están en la estructura

VotAver[[k]]Train.clVoting[1001,j]
VotAver[[k]]Test.clVoting[501,j]
VotAver[[k]]Test1.clVoting[251,j]
 
Hola Vlad - ¿algún consejo sobre cómo conectar el NN anterior con el EA que habías subido hace unos años? Estoy dispuesto a probar con un conjunto de datos ligeramente diferente
 

Hola de nuevo,

Estoy recibiendo los siguientes errores, que no puedo resolver - ¿algún consejo?


Error 1: "in { : task 1 failed - "object 'History' not found" , cuando ejecuto el siguiente segmento de código:

#---OptPar------
evalq({
  foreach(i = 1:4) %do% {
    OPT_Res[[i]] %$% History %>% dp$arrange(desc(Value)) %>% head(3)
  } -> best.res
  names(best.res) <- group
}, env)
evalq({
  foreach(i = 1:4) %do% {
    OPT_Res1[[i]] %$% History %>% dp$arrange(desc(Value)) %>% head(3)
  } -> best.res1
  names(best.res1) <- group
}, env)

No estoy seguro de dónde se crea el objeto History, y no he podido encontrarlo en el repositorio de github en los distintos archivos .R para este artículo.


Error 2: "Yts" no encontrado, cuando ejecuto el siguiente segmento de código:

#---test-aver--------
    foreach(i = 1:n, .packages = "elmNN", .combine = "+") %:%
      when(i %in% bestNN) %do% {
        predict(Ens[[i]], newdata = Xtest1[ , bestF])} %>%
      divide_by(length(bestNN)) -> ensPred
    th <- GetThreshold(ensPred, Yts$Ytest1, type[th2])
    ifelse(ensPred > th, 1, 0) -> ensPred
    Evaluate(actual = Ytest1, predicted = ensPred)$Metrics$F1 %>%
      mean() %>% round(3) -> Score

También no estoy seguro de cuándo / cómo el "Yts" se está creando


Creo que ambos podrían resolverse con un fragmento de código que puede faltar en el repositorio de github.

Le agradecería cualquier ayuda que pueda proporcionar, muchas gracias de antemano

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