Criterion

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

目录实验原理1.信息增益2.增益率3.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree
Better Rose·2024-08-24 03:07

python sklearn.tree 决策树参数

原文链接：https://www.jianshu.com/p/d1d17499365c1.重要参数：criterion为了要将表格转化为一棵树，决策树需要找出最佳节点和最佳的分枝方法，对分类树来说，衡量这个
有头发的偷心盗贼·2024-02-08 00:19

随机森林回归器

文章目录前言一、重要参数criterion二、重要属性和接口三、随机森林回归用法总结前言所有的参数，属性与接口，全部和随机森林分类器一致。
功夫大笨鲨·2024-02-04 23:32

随机森林回归参数详解

随机森林回归参数详解类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构criterion
今天也要加油丫·2024-02-04 23:32

随机森林回归器的参数详解

整体参数分类类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构criterion
恒c·2024-02-04 23:01

GBDT分类实战完全总结（一）

classsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier(loss=’deviance’,learning_rate=0.1,n_estimators=100,subsample=1.0,criterion
Lilian1002·2024-01-21 02:46

VIT(Vision Transformer)学习（三）-纯VIT之swin transformer模型理解

__init__()self.ignore_label=ignore_indexself.reduction=reductionself.criterion=nn.NL
fenghx258·2024-01-20 05:29

随机森林调参方法

一、默认参数打印随机森林学习器的默认参数配置：1、bootstrap=True2、criterion='mse'3、max_depth=None4、max_features='auto'5、max_leaf_nodes
Trouville01·2024-01-13 17:28

Sklearn之随机森林

二：随机森林分类器classsklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=’warn’,criterion=’gini’,max_depth=
steven_moyu·2024-01-06 05:07

【损失函数】Hinge Loss 合页损失

criterion=nn.HingeEmbeddingLoss(margin=1.0,size_average=None,reduce=None)2、参数
daphne odera�·2024-01-05 15:28

CAN学习笔记-自动控制原理Ch1-10奈奎斯特稳定性判据-Nyquist Stability Criterion

本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CANDr.CAN学习笔记-自动控制原理Ch1-10奈奎斯特稳定性判据-NyquistStabilityCriterionCauchy’sArgumentPriciple柯西幅角原理结论：sss平面内顺时针画一条闭合曲线AAA，BBB曲线是AAA通过F(s)F(s)F(s)后在F(s)F(s)F(s)平面上的映射，AAA曲线每包含一个F(s)F(s)F(s)的
LiongLoure·2024-01-03 15:57

DL-paper精读：Learning Filter Pruning Criterion

LearningFilterPruningCriteriaforDeepConvolutionalNeuralNetworksAccelerationhttps://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Zehao_Huang_Data-Driven_Sparse_Structure_ECCV_2018_paper.pdfbackground
星月野1·2024-01-02 19:51

GBDT-代码

classsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier(*,loss=‘deviance’,learning_rate=0.1,n_estimators=100,subsample=1.0,criterion
金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:54

随机森林中的各个参数（参数详细阐释）

我们先看看随机森林里有哪些参数n_estimators:Any=100criterion:Any="gini"max_depth:Any=None,min_samples_split:Any=2min_samples_leaf
什么不到的小白·2023-12-30 11:41

决策树中各个参数（内有详细参数分析）

首先，我们要知道决策树有哪些参数criterion:Any="gini"splitter:Any="best"max_depth:Any=None.min_samples_split:Any=2min_samples_leaf
什么不到的小白·2023-12-30 11:40

Rust Http 性能测试框架/工具

以下是其中一些：1、Criterion：Criterion是一个通用的性能测试框架，可以用于测试各种类型的代码性能，包括HTTP性能。
美团程序员·2023-12-16 15:24

CutMix的代码

defmixed_criterion(pred,y_a,y_b,lam):returnlam*F.cross_entropy(pred,y_a)+(1-lam)*F.cross_entropy(pred
Dream Algorithm·2023-12-02 22:14

【PyTorch】（五）模型训练

forepochinrange(num_epochs):for_X,_yindataloader:#将数据转移到GPU_X,_y=_X.to(device),_y.to(device)#前向传播计算损失loss=criterion
盛世隐者·2023-12-02 10:08

NovelD: A Simple yet Effective Exploration Criterion论文笔记

NovelD:一种简单而有效的探索准则1、Motivation针对稀疏奖励环境下的智能体探索问题，许多工作中采用各种内在奖励(IntrinsicReward)设计来指导困难探索环境中的探索，例如：ICM：基于前向动力学模型的好奇心驱动探索RND：基于随机网络蒸馏驱动的探索Count-Based：基于伪计数驱动的探索但是本文作者从实验中观察到，如果有多个感兴趣的区域，这些方法有时会很快使智能体被困在
Gabriel17·2023-11-16 06:31

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节

criterion=nn.CrossEntropyLoss()...
Geronimo620·2023-11-11 05:25

Pytorch代码入门学习之分类任务（三）：定义损失函数与优化器

目录一、定义损失函数1.1代码1.2损失函数简介1.3交叉熵误差（crossentropyerror）二、定义优化器2.1代码2.2构造优化器2.3随机梯度下降法（SGD）一、定义损失函数1.1代码criterion
摘星星的屋顶·2023-10-27 14:24

MobileNetV2-SSDLite代码分析-7 loss

criterion=MultiboxLoss(config.priors,iou_threshold=0.5,neg_pos_ratio=3,center_variance=0.1,size_variance
祁晏晏·2023-10-23 09:42

【深度学习】一文看尽Pytorch之十九种损失函数

01基本用法criterion=LossCriterion()#构造函数有自己的参数loss=criterion(x
风度78·2023-10-15 14:57

【python】使用spyder运行文件

independent'#Setthistothedesiredmethodcov_r=0.25cov_s=1.8N_eva=100T_eva=1000gamma=0.9basis='polynomial'cv_criterion
zaza0_0·2023-10-10 20:40

torch 对样本进行加权

=nn.Linear(10,nb_classes)weight=torch.empty(nb_classes).uniform_(0,1)#初始化CrossEntropy函数时传入各个class的权重criterion
WGS.·2023-10-08 23:35

Rust Http 性能测试框架/工具

以下是其中一些：1、Criterion：Criterion是一个通用的性能测试框架，可以用于测试各种类型的代码性能，包括HTTP性能。
测试界的彭于晏·2023-10-08 09:53

损失函数loss和优化器optimizer

损失函数与优化器的关联_criterion(outputs,labels)_写代码_不错哦的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/shenjianhua005/article/details
盐巴饭团193·2023-10-06 19:59

RandomForest之RandomForestRegressor参数详解以及调参

RandomForest之RandomForestRegressor参数详解以及调参一、参数、属性及方法1、参数（1）n_estimators（2）criterion（3）max_depth（4）min_samples_split
清木!·2023-09-20 12:31

购买、出租数字影碟的在线网站

购买、出租数字影碟的在线网站:标准收藏(http://www..criterion.com)，国际艺术电影著名杰作、好莱坞经典和电影史上经常被忽视的佳作的数字影碟发行商。
本格周·2023-09-18 05:20

pytorch中的常用损失函数整理

参考博文：1、Pytorch学习之十九种损失函数2、PyTorch基础（五）--损失函数有示例代码3、PyTorch中的损失函数有示例代码1基本用法criterion=LossCriterion()#构造函数有自己的参数
wuling129·2023-09-09 19:29

pytorch常用损失函数

损失函数的基本用法：criterion=LossCriterion()#构造函数有自己的参数loss=criterion(x,y)#调用标准时也有参数得到的loss结果已经对mini-batch数量取了平均值
weixin_34388207·2023-09-09 19:59

决策树

1.sklearn实现决策树1.1语法与参数classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini',splitter='best',max_depth
似海深蓝·2023-08-31 23:14

对比学习extra feature + classifier

main_linearResnet+Classifier+CELossdefset_model(opt):model=SupConResNet(name=opt.model)criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss
银晗·2023-08-30 00:05

1only batches of spatial targets supported (non-empty 3D tensors) but got targets of size: : [1, 3,

使用CrossEntropy时常见到如上错误：例如：criterion=nn.CrossEntropyLoss()loss=criterion(logit,target.long())其中，logit:
R.X. NLOS·2023-08-25 23:15

pip install + 模块名 安装时遇到Traceback (most recent call last)...ReadTimeoutError怎么办

“c:\users\lenovo\python\lib\site-packages\pip_vendor\resolvelib\resolvers.py”,line171,in_merge_into_criterion
kanhou98·2023-08-20 02:41

HIbernate的hibernateTemplate.findByCriteria用法

packagecom.dao.impl;importjava.util.List;importjavax.annotation.Resource;importorg.hibernate.criterion.DetachedCriteria
b7410852963·2023-08-18 09:04

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 详细说明

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None,min_samples_split
Smile_未来可期·2023-08-09 05:39

【代码解读】RRNet: A Hybrid Detector for Object Detection in Drone-captured Images

函数2.3dist_training_process函数3.RRNetOperator类3.1init函数3.1.1make_dataloader函数3.2training_process函数3.2.1criterion
Re-赟·2023-08-08 05:28

sklearn中使用决策树

1.示例criterion可以是信息熵，entropy，可以是基尼系数gini#-*-coding:utf-8-*-fromsklearnimporttreefromsklearn.datasetsimportload_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitwine
乘乘凉·2023-08-07 18:05

Python报错 TypeError: ‘int‘ object is not callable

报错TypeError:'int'objectisnotcallablePython报错TypeError:‘int’objectisnotcallable代码如下：因为预测的输出类型为numpy，但是criterion
吃不胖的笔记·2023-07-30 15:09

【深度学习DL-PyTorch】六、保存和加载模型

一、训练网络model=fc_model.Network(784,10,[512,256,128])criterion=nn.NLLLoss()optimizer=optim.Adam(model.parameters
ChiangCMBA·2023-07-27 07:50

torch训练一些小细节

加入梯度剪切三、多卡训练一、模板：经典训练模板：fori,(image,label)inenumerate(train_loader):#1.inputoutputpred=model(image)loss=criterion
ARnnn·2023-07-19 21:10

RuntimeError: “nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Int‘

main.py",line149,intrain_model()File"E:/relate_code/Gaitpart-master/main.py",line98,intrain_modelloss=criterion
WYKB_Mr_Q·2023-07-18 00:41

pytorch LBFGS

LBFGSpytorch的LBFGS也是一个优化器但是与一般的优化器不同平常我们的顺序是loss=criterion(predict,gt)optim.zero_grad()loss.backward(
Nightmare004·2023-07-15 17:03

pytorch多分类问题 CrossEntropyLoss()函数的输入size/shape不一致问题

在使用pytorch实现一个多分类任务的时候，许多多分类任务在训练过程中都会有如下的代码：criterion=nn.CrossEntropyLoss()loss=criterion(output,target
绿毛虫训练师·2023-07-13 20:14

pytorch中如何将CPU上运行的数据模型转到GPU上运行（mnist举例）

要在GPU上运行数据需要把一些相关的参数和模型转到GPU上需要转换的有：model，数据，criterion，loss函数;其中optimizer不需要转换以下需要转换的部分均用**###标记**首先定义
not_just_a_joke·2023-06-13 06:12

机器学习-8 集成学习

集成学习集成学习理论集成学习概述集成学习理论随机森林算法原理Scikit-learn中的随机森林分类器函数原型`sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10,criterion
so.far_away·2023-06-13 04:40

Pytorch实现交叉熵的过程

在pytorch当中，有两种方式可以实现交叉熵，而我们把softmax概率传入传入对数似然损失得到的损失函数叫做“交叉熵损失”在pytorch当中有两种方法实现交叉熵损失：实现方式1：criterion
Geeksongs·2023-04-19 22:34

cp11_16AutomatedTrading_the Kelly criterion长期-资本投资比例fraction-增长率最大化

“CapitalManagement”Asthissectiondemonstrates,dependingonthestrategycharacteristicsandthetradingcapitalavailable,theKellycriterionhelpswithsizingthetrades.“ML-BasedTradingStrategy”Togainconfidenceinana
LIQING LIN·2023-04-19 18:14

作为面试官如何拥有一双慧眼？

1.Criterion:什么是招聘的最终目标？大部分的面试官在这个环节还是能说出来个一二三的，知道招个保安是为了看好门，招个厨师是为了做好菜，但招聘一个总裁助理是为了给总裁……额服好务呗。一个好的面
rcyhj·2023-04-18 16:20
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