用SPSS一元线性回归后的调整后r方与r方的差有什么关系？

2023-05-08

一元线性回归是一种用于分析两个变量之间关系的统计方法。它可以帮助我们理解一个因变量如何随着一个自变量的变化而变化。在进行一元线性回归分析后，我们会得到两个重要指标：R方和调整后R方。这篇文章将探讨这两个 ...

模型验证方法的RMSE具体在spss里面计算吗？

2023-05-08

RMSE是一种广泛用于评估回归模型性能的指标，其全称为“均方根误差”（Root Mean Squared Error）。在SPSS中，计算RMSE需要进行以下几个步骤。 首先，需要建立一个回归模型。在SPSS中，可以使用线性回归或多元回归分 ...

BP神经网络里的训练次数，训练目标，学习速率怎么确定？

2023-04-13

BP神经网络是一种常见的人工神经网络模型，用于解决分类、回归和聚类等问题。在BP神经网络中，训练次数、训练目标和学习速率是三个重要的超参数，对模型的性能和训练效率有着至关重要的影响。本文将从理论和实践两方 ...

为什么nlp模型预测单词，损失函数一般是交叉熵，而不是mse呢？

2023-04-12

自然语言处理（NLP）是计算机科学领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和生成自然语言。在 NLP 中，单词预测是一种常见的任务，因此开发了许多模型来解决这个问题。在这些模型中，损失函数经常被用来衡量模型 ...

深度神经网络是如何训练的？

2023-04-11

深度神经网络是一种强大的机器学习模型，可以用于各种任务，例如图像分类、语音识别和自然语言处理。但是，训练深度神经网络可以是一个复杂的过程，需要考虑许多因素，例如网络结构、损失函数和优化算法。 网络结构 ...

训练神经网络时，loss值在什么数量级上合适？

2023-04-10

在训练神经网络时，loss值是一个非常重要的指标，它通常用来衡量模型的拟合程度和优化算法的效果。然而，对于不同的问题和数据集，适当的loss值范围是不同的。本文将探讨在训练神经网络时，loss值在什么数量级上是合 ...

如何用BP神经网络做时间序列预测?

2023-04-10

BP神经网络是一种常见的人工神经网络，可以用于时间序列预测。时间序列预测是指根据历史数据对未来的趋势进行预测，这在商业、金融和天气预报等领域非常有用。在本文中，我将介绍如何使用BP神经网络进行时间序列预测 ...

为什么NLP模型训练1~3个epoch就可以收敛，但是CV模型很多需要训练十几甚至上百个epoch？

2023-04-07

NLP和CV都是机器学习领域中的重要分支，但在训练模型时存在一些差异。NLP模型通常只需1~3个epoch就可以达到收敛，而CV模型则需要更多的epoch才能收敛。这种差异主要是因为两者处理数据的方式不同。 首先，NLP模型通 ...

神经网络的训练中要计算验证集的损失函数吗？

2023-04-07

在神经网络训练过程中，验证集是用于评估模型性能的重要数据集之一。通常情况下，我们会使用验证集来监控模型的训练和调优，并计算验证集的损失函数来评估模型的泛化能力。 在深度学习中，神经网络模型的训练一般通 ...

一个神经网络可以有两个损失函数吗?

2023-04-03

神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，可以自动学习输入和输出之间的关系。在训练神经网络时，通常需要定义一个损失函数来评估模型的性能，并通过调整模型参数来最小化损失函数。但是，有时候我们可能需要考虑 ...

如何限制神经网络输出值的范围？

2023-03-31

神经网络（Neural Network）是一种强大的机器学习模型，它可以对各种类型的数据进行建模和预测。在许多应用程序中，我们需要将神经网络输出值限制在特定范围内，例如0到1之间或-1到1之间。这篇文章将介绍几种限制神 ...

如何理解决策树的损失函数?

2023-03-31

决策树是机器学习中一种强大的非线性分类和回归模型。在训练决策树模型时，需要选择合适的损失函数来度量模型预测结果与真实标签之间的差异。本文将详细介绍决策树的损失函数以及其解释。 一、决策树模型简介 决策树 ...

对于一个准确率不高的神经网络模型，应该从哪些方面去优化？

2023-03-31

神经网络模型是一种机器学习算法，用于解决许多现实世界的问题。然而，即使使用最先进的技术和算法构建的神经网络模型也可能存在准确率不高的问题。在这种情况下，我们需要考虑从哪些方面去优化。在本文中，我将分享 ...

xgboost是用二阶泰勒展开的优势在哪？

2023-03-31

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种高效而强大的机器学习算法，它在大规模数据集上的性能表现非常出色。其中，使用二阶泰勒展开是XGBoost的重要优势之一，下面将详细介绍。 首先，我们来了解一下什么是泰勒 ...

神经网络如何进行回归预测？

2023-03-23

神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的机器学习算法，具有强大的非线性建模能力和自适应性。在回归预测问题中，神经网络通常被用来对输入数据进行函数拟合，从而预测相关的输出值。本文将介绍神经网络进行回归预测 ...

Pytorch里面多任务Loss是加起来还是分别backward？

2023-03-22

在PyTorch中，多任务学习是一种广泛使用的技术。它允许我们训练一个模型，使其同时预测多个不同的输出。这些输出可以是不同的分类、回归或者其他形式的任务。在实现多任务学习时，最重要的问题之一是如何计算损失函 ...

如何用神经网络实现连续型变量的回归预测？

2023-03-22

神经网络是一种强大的机器学习工具，已被广泛应用于各种预测和分类问题。其中一个常见的应用是使用神经网络进行连续型变量的回归预测。本文将介绍如何使用神经网络完成这个任务。 数据准备 首先，我们需要准备数据 ...

机器学习算法中 GBDT 和 XGBOOST 的区别有哪些？

2023-03-22

Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) 和 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 都是目前机器学习领域中非常流行的算法。两种算法都采用了 boosting 方法来提高分类或回归效果，但在实现细节上还是有一些区别的 ...

深度学习预测房价：回归问题，K折交叉

2021-11-15

作者：AI入门学习 来源：小伍哥 机器学习中，大部分是分类问题，另一种常见的机器学习问题是回归问题，它预测一个连续值而不是离散的标签，例如，根据气象数据预测明天的气温，或者根据软件说明书预测完成软 ...

集成算法，随机森林回归模型

2021-07-20

来源：数据STUDIO 作者：云朵君 所有的参数，属性与接口，全部和随机森林分类器一致。仅有的不同就是回归树与分类树的不同，不纯度的指标， 参数Criterion不一致。 RandomForestRegressor(n_estimators='wa ...