我正在研究一个数据包分类器，它可以对数据包流是否为视频进行分类。我将 TensorFlow 用于项目的分类
为了评估分类/聚类解决方案的稳定性，我在我的数据上运行了 1,000 个算法引导程序。在这些分类结果中
我有一个信用卡数据集，其中 98% 的交易是非欺诈，2% 是欺诈。
我一直在尝试在训练和测试拆分之
我有一个保存为 pickle 文件的模型。
现在假设模型经过训练可以从 5 个可能的标签中预测一个标签
我有一个不平衡的数据集，它有 57000 个零和 2500 个 1。我将类权重作为模型的输入，尝试更改优化器，
我有责任根据严重程度标记一组 Github 问题。这是我所做的步骤。
<ol>
<li>我构建了一个从 bug 数据
这是我的脚本：
<pre><code>Test_labels = test_data['Category'].unique()
print(Test_labels)
Test_labels= Test_labels.tol
现在我在 Matlab 中有一个经过训练的二次 SVM 模型，我想使用 sklearn 包在 Python 中创建一个程序，以获得
我试图了解支持向量机（SVM）的工作原理。据我了解，它拆分数据。而“超平面”可以完成这项工作。</
我面临一个严重不平衡的数据集。我想通过 GridSearchCV 提高 Class 1（少数类）的精度和召回率。然而，总
我按照以下步骤训练了一个 BERT 文本分类器，其中包含自己的文本和一些修改：
<a href="https://www.ten
我需要在不使用 sklearn 的情况下绘制 KNN 的决策边界。我已经实现了分类器，但我无法绘制决策边界。该
我正在尝试创建 3 个预测电子商务购买意图的分类模型。是否有必要选择与其他变量具有某种程度的相
我有一个由 55 万个声音组成的大声音数据集！我已经存储了所有元数据，我想使用这个数据集来构建分
我有一个数据集，它的目标变量是 <code>Target</code>。我将数据集拆分为训练集和测试集，并应用决策树分
我收到此代码的错误。我原来的 input_shape 是 (10,250,250,1) 。我将 tensorflow.keras 用于 Sequential。
我的模型代
我训练了一个神经网络模型并获得了介于 <code>0</code> 和 <code>1</code> 之间的概率的预测结果，如何将它们
我使用 Keras 处理 Pimas 数据集，它运行良好，因为我的类是二进制的（1 和 0）。但是当我对 Iris 数据集
我有以下数据集的类不平衡问题：
<pre><code>Text is_it_capital? is_it_upper? contai
给出反映客户特征以及银行是否继续与他们合作（流失）的银行客户样本。样本涉及 10,000 个客户，而文
