Обсуждение статьи "Глубокие нейросети (Часть VIII). Повышение качества классификации bagging-ансамблей" - страница 2

Новый комментарий
 

Обсуждение и вопросы по коду можно сделать в ветке

Удачи

 

Обсуждение и вопросы по коду можно сделать в ветке

Удачи

 

Обсуждение и вопросы по коду можно сделать в ветке

Удачи

 

Обсуждать и задавать вопросы по коду можно в ветке

Удачи

 
Выбрав 7 лучших ансамблей и классифицировав их[=1,0,1], я хочу извлечь данные, чтобы обучить их на модели Keras, но не могу найти нужные кадры данных.
 
geraldkibz:
Выбрав 7 лучших ансамблей и классифицировав их[=1,0,1], я хотел бы извлечь данные для обучения на модели Keras, но не могу найти нужные кадры данных.

На рисунке 11 показана структурная схема вычислений. Над каждым этапом находится название скрипта. Под каждым этапом - название результирующей структуры данных. Какие данные вы хотите использовать?

 

Если вы хотите использовать усредненные непрерывные предсказания семи лучших ансамблей, то они имеют структуру

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

k = c(origin/repaired/removed/relabeled)

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

Если вам нужны предсказания семи лучших в двоичной форме, то они находятся в структуре

VotAver[[k]]Train.clVoting[1001,j]
VotAver[[k]]Test.clVoting[501,j]
VotAver[[k]]Test1.clVoting[251,j]
 
Привет, Влад, подскажите, как подключить вышеупомянутый NN к советнику, который вы выложили несколько лет назад? Я хочу протестировать на немного другом наборе данных.
 

Здравствуйте еще раз,

Я получаю следующие ошибки, которые я не могу решить - любые советы?


Ошибка 1: "in { : task 1 failed - "object 'History' not found"", когда я запускаю следующий сегмент кода:

#---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)

Не уверен, где создается объект History, и вообще не смог найти его в репозитории github в различных .R файлах для этой статьи.


Ошибка 2: "Yts" не найден, когда я выполняю следующий сегмент кода:

#---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

Также не уверен, когда/как создается "Yts".


Я думаю, что обе эти проблемы могут быть решены с помощью фрагмента кода, который может отсутствовать в репо на github?

Буду признателен за любую помощь, которую вы можете предоставить, заранее спасибо.

12
Новый комментарий