記事"ディープニューラルネットワーク(その8)バギングアンサンブルの分類品質の向上"についてのディスカッション - ページ 2

新しいコメント
 

Обсуждение и вопросы по коду можно сделать вветке

Удачи

 

Обсуждение и вопросы по коду можно сделать в ветке

Удачи

 

Обсуждение и вопросы по коду можно сделать вветке

Удачи

 

コードに関する議論や質問はブランチで どうぞ。

幸運を祈る

 
最適な7つのアンサンブルを選択し、それを[=1,0,1]に分類した後、データを抽出してKerasモデルでトレーニングしたいのですが、特定のデータフレームが見つかりません。
 
geraldkibz:
最適な7つのアンサンブルを選択し、それを[=1,0,1]に分類した後、データを抽出してKerasモデルで訓練したいのですが、特定のデータフレームが見つからないようです。

図11に計算の構造スキームを示す。各ステージの上にはスクリプトの名前があります。各ステージの下は、結果のデータ構造の 名前です。どのデータを使いたいのか？

 

もし7つのベスト・アンサンブルの平均化された連続予測を使いたいのであれば、それらは次のような構造になっている。

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

k = c(原点/修復/除去/ラベル)

j = c( half, mean, med, both)

7つのベスト・アンサンブルの予測値をバイナリ形式で必要とする場合、それらは次のような構造になっています。

VotAver[[k]]Train.clVoting[1001,j]
VotAver[[k]]Test.clVoting[501,j]
VotAver[[k]]Test1.clVoting[251,j]
 
こんにちは、Vlad - 上記のNNを数年前にアップロードしたEAに接続する方法について何かヒントはありますか？少し異なるデータセットでテストしたいと思っています。
 

またまたこんにちは、

以下のエラーが発生し、解決できません。


エラー1: "in { : task 1 failed - "object 'History' not found" , 以下のコードセグメントを実行したとき：

#---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)

Historyオブジェクトがどこで作成されるのかわかりませんし、この記事の様々な.Rファイル内のgithubレポでも見つけることができませんでした。


エラー2："Yts "が見つかりません：

#---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

また、"Yts "がいつ/どのように作成されているのかもわからない。


これら2つのエラーは、github repoにないコードの一部によって解決されるかもしれません。

どんなことでも構いませんので、よろしくお願いします。

12
新しいコメント