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von CodeIt
Sonntag 13. Oktober 2019, 15:35
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: Korrekte Verwendung des StandardScaler bei GridSearchCV
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Korrekte Verwendung des StandardScaler bei GridSearchCV

Hallo, ich muß die Hyperparameter einer LinearSVC mithilfe von GridSearchCV optimieren. Erstaunlicherweise ist die Accuracy des besten gefundenen Modells aus GridSearchCV (clf.best_score_) mit 0.6991, wesentlich niedriger als die Accuracy welche beim Training der LinearSVC mit dem vollen Trainingsda...
von CodeIt
Montag 7. Oktober 2019, 17:46
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: HOG-Features skalieren bevor Training mit SVM?
Antworten: 2
Zugriffe: 105

Re: HOG-Features skalieren bevor Training mit SVM?

Vielen Dank für den Hinweis.
Ich habe nun die Ergebnisse beim Training mit skalierten und ohne skalierten HOG-Features
verglichen und festgestellt, dass die Testgenauigkeit ohne vorherige Anwendung des StandardScalers wesentlich höher ist.
von CodeIt
Montag 7. Oktober 2019, 14:21
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: HOG-Features skalieren bevor Training mit SVM?
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HOG-Features skalieren bevor Training mit SVM?

Hallo, ich möchte eine SVM mit aus Bildern extrahierten HOG-Features trainieren. Der Code zur Bestimmung der HOG-Features lautet wie folgt: from skimage import feature def get_hog_features(X): hog_list = [] for i in range(0, len(X)): feat = hog(X[i], orientations=9, pixels_per_cell=(8,8), cells_per_...
von CodeIt
Donnerstag 5. September 2019, 13:20
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: Zufällige, stratifizierte Teilmengenbildung mithilfe von train_test_split
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Re: Zufällige, stratifizierte Teilmengenbildung mithilfe von train_test_split

Vielen Dank für den Link. Machst du das nur für dich zum Spaß oder steckt ein tieferer Sinn dahinter? Denn ehrlich, ich sehe da keinen. Je mehr Daten desto besser die Ergebnisse. Neuronale Netze sind ja erst seit dem es Daten ohne Ende gibt so erfolgreich geworden. Ich bin kein Mathematiker und Stat...
von CodeIt
Donnerstag 5. September 2019, 08:21
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: Zufällige, stratifizierte Teilmengenbildung mithilfe von train_test_split
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Re: Zufällige, stratifizierte Teilmengenbildung mithilfe von train_test_split

PS. Es handelt sich um einen Datensatz mit Bildern, wie z.B. dem MNIST-Datensatz.
von CodeIt
Mittwoch 4. September 2019, 18:18
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: Zufällige, stratifizierte Teilmengenbildung mithilfe von train_test_split
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Zufällige, stratifizierte Teilmengenbildung mithilfe von train_test_split

Hallo, ich möchte einen Datensatz derart in Teilmengen zufällig unterteilen, sodass diese vom kompletten Datensatz ausgehend eine absteigende Größe aufweisen. Die jeweils kleineren Teilmengen sollen in den größeren Teilmengen jeweils enthalten sein. In anderen Worten: vom kompletten Datensatz ausgeh...
von CodeIt
Sonntag 1. September 2019, 12:36
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: CNN optimieren - Problem: StratifiedKFold basiert auf Label von Zielvariable y und akzeptiert keine one-hot Codierung
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Re: CNN optimieren - Problem: StratifiedKFold basiert auf Label von Zielvariable y und akzeptiert keine one-hot Codierun

Vielen Dank.
Habe Integer für das Target anstatt One-Hot verwendet und für die loss-Funktion sparse_categorical_crossentropy anstatt categorical_crossentropy
verwendet und es funktioniert.
von CodeIt
Freitag 30. August 2019, 18:44
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: CNN optimieren - Problem: StratifiedKFold basiert auf Label von Zielvariable y und akzeptiert keine one-hot Codierung
Antworten: 2
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CNN optimieren - Problem: StratifiedKFold basiert auf Label von Zielvariable y und akzeptiert keine one-hot Codierung

Hallo, Ich versuche verschiedene Hyperparameter einer CNN mithilfe RandomizedSearchCV zu optimieren. Da der Datensatz unbalanciert ist, verwende ich StratifiedKFold anstatt KFold, damit auch in den Folds die ursprüngliche Klassenverteilung beibehalten wird. from sklearn.model_selection import Strati...
von CodeIt
Samstag 29. Juni 2019, 20:58
Forum: Wissenschaftliches Rechnen
Thema: Trainingszeit einer SVM berechnen
Antworten: 1
Zugriffe: 173

Trainingszeit einer SVM berechnen

Hallo, ich trainiere eine SVM und möchte die Trainingszeit berechnen. Bisher habe ich folgenden Code: import time svc = SVC(kernel='linear') start = time.process_time() svc.fit(X_train_500.reshape(-1,784), y_train_500) print("training time: ", round((time.process_time()-start), 3), "s") Häufig wird ...
von CodeIt
Dienstag 7. Mai 2019, 21:59
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: GridSearchCV: Wann StandardScaler notwendig?
Antworten: 4
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Re: GridSearchCV: Wann StandardScaler notwendig?

Das würde dann bedeutet, nur wenn die Daten nicht schon bereits normalisiert wurden (sowie in meinen 1. Code), dann sollte man bei GridSearch einen StandardScaler verwenden.
von CodeIt
Dienstag 7. Mai 2019, 21:45
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: GridSearchCV: Wann StandardScaler notwendig?
Antworten: 4
Zugriffe: 182

GridSearchCV: Wann StandardScaler notwendig?

Hallo, ich versuche die optimalen Hyperparameter für eine SVM per GridSearch zu finden. Der Datensätz wäre FashionMNIST. Wenn ich einfach nur eine SVM trainiere, dann normalisiere ich die Daten zuvor wie z.B. in folgendem Code: from keras.datasets import fashion_mnist import numpy as np from sklearn...
von CodeIt
Dienstag 26. Februar 2019, 16:21
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: SyntaxError bei LabelEncoder
Antworten: 2
Zugriffe: 126

Re: SyntaxError bei LabelEncoder

oh ja, Danke.
von CodeIt
Dienstag 26. Februar 2019, 16:09
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: SyntaxError bei LabelEncoder
Antworten: 2
Zugriffe: 126

SyntaxError bei LabelEncoder

Hallo, ich bekomme für folgende Zeile immer einen SyntaxError le = LabelEncoder() Hat jemand eine Idee woran das liegen könnte? Ich verwende Python 3.5 . Anbei noch den kompletten Code # import the necessary packages from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.svm import LinearSVC fr...
von CodeIt
Dienstag 12. Februar 2019, 21:55
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: SyntaxError invalid syntax durch !find
Antworten: 5
Zugriffe: 162

Re: SyntaxError invalid syntax durch !find

Vielen Dank.

ok, da ich kein IPython/Jupyter-Notebook und auch kein Unix/Linux benutze, muss ich den Code abändern.
von CodeIt
Dienstag 12. Februar 2019, 21:22
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: SyntaxError invalid syntax durch !find
Antworten: 5
Zugriffe: 162

SyntaxError invalid syntax durch !find

Hallo, ich versuche eine CNN zu implementieren und erhalte einen SyntaxError mit der Meldung "invalid Syntax". Dabei wird in folgender Zeile das Ausrufezeichen "!" rot markiert: beispiel_bilder = !find($train_image_files_path -type f -name "*.jpg" Der Code wurde ursprünglich mit einen JupyterNoteboo...