Discussão do artigo "Redes Neurais Profundas (Parte VIII). Melhorando a qualidade de classificação dos bagging de ensembles" - página 2

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Boa sorte

 
Depois de escolher os 7 melhores conjuntos e classificá-los [=1,0,1], gostaria de extrair os dados para treiná-los em um modelo do Keras, mas não consigo encontrar os quadros de dados específicos.
 
geraldkibz:
Depois de escolher os 7 melhores conjuntos e classificá-los [=1,0,1], gostaria de extrair os dados para treiná-los em um modelo do Keras, mas não consigo encontrar os quadros de dados específicos.

A Figura 11 mostra o esquema estrutural dos cálculos. Acima de cada estágio está o nome do script. Abaixo de cada estágio está o nome da estrutura de dados resultante. Quais dados você deseja usar?

 

Se você quiser usar as previsões contínuas médias dos sete melhores conjuntos, elas estarão na estrutura

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

k = c(origem/reparado/removido/rotulado)

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

Se você precisar das previsões dos sete melhores na forma binária, elas estarão na estrutura

VotAver[[k]]Train.clVoting[1001,j]
VotAver[[k]]Test.clVoting[501,j]
VotAver[[k]]Test1.clVoting[251,j]
 
Olá, Vlad - alguma dica sobre como conectar o NN acima ao EA que você carregou há alguns anos? Estou interessado em testar com um conjunto de dados ligeiramente diferente
 

Olá novamente,

Estou recebendo os seguintes erros, que não consigo resolver - alguma dica?


Erro 1: "in { : task 1 failed - "object 'History' not found" , quando executo o seguinte 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)

Não tenho certeza de onde o objeto History é criado e não consegui encontrá-lo no repositório do github nos vários arquivos .R deste artigo


Erro 2: "Yts" não encontrado, quando executo o seguinte 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

Também não tenho certeza de quando/como o "Yts" está sendo criado


Acho que ambos podem ser resolvidos por um trecho de código que pode estar faltando no repositório do github?

Agradeceria qualquer ajuda que você pudesse fornecer, muito obrigado desde já

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