问一下，我在estimator上的evaluate使用classification_report时，evaluate中传y_true和y_predict，然后总是报cannot convert a symbolic tensor to a numpy array,有大神知道怎么处理吗
estimator上处理classification_report
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body221 2020-06-23 11:22关注传的数据格式不对,不能直接传tensor对象给numpy,起码转换成list
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- 2020-06-23 11:19回答 2 已采纳 传的数据格式不对,不能直接传tensor对象给numpy,起码转换成list
- 2022-02-27 12:16
inception v3模型训练时，出现 AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'estimator' 错误，如何解决？
tensorflow
回答 2 已采纳 已找到办法： 1、 cmd中先输入activate tensorflow2、 再输入tensorboard --logdir=tmp/retrain_logs/ --host=127.0.0.1（ps - 回答 2 已采纳 你的tensorFlow和tensorboard的版本不匹配，所以才会报错，可以尝试一下2.0.0版本的tensorboard加上1.14.0版本的tensorFlow
- 2021-04-06 16:07hello~bye~的博客 分类模型的评估标准一般最常见使用的是准确率（estimator.score()），即预测结果正确的百分比。 混淆矩阵： 准确率是相对所有分类结果；精确率、召回率、F1-score是相对于某一个分类的预测评估标准。 精确率...
- 2022-10-16 10:22回答 1 已采纳 该测试执行的回归，error是表明无法执行回归，因为回归矩阵是不可逆的。由于你的模型只有一个回归量，加上常数项，通过使用测试函数参数的默认None值skip=是不行的，所以，正如消息指示的那样，你需要
- 2022-02-22 17:16回答 3 已采纳 建一个回归器对象： estimator1 = LinearRegression()报错是第34行y1_predict = estimator1(x_test)错误，缺少了对象的方法写成如下调用pred
- 2018-11-25 03:39回答 1 已采纳 导入的包的版本可能不同 我后面修改后不一样 我是这样修改的，你看能否可行 ```python # 将要预测的目标列 predictors = ["Pclass", "Sex", "
- 2020-08-17 02:02RM -RF /星的博客 本文的参考资料：《Python数据科学手册》； 本文的源代上传到了Gitee上； 本文用到的包： %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd ...from sklearn.metrics import classification_report,
- 2023-04-03 19:43回答 7 已采纳 该回答引用ChatGPT GPT-4 出现 CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY 错误通常是因为显存不足。在你的代码中，由于你在每个进程中都设置了 os.environ['CUDA_VIS
- 2022-10-15 14:33回答 1 已采纳 得看你模型保存的方式，如果是通过save_model函数保存的模型，读取方法就得是model_lgb = lgb.Booster(model_file_path)
- 2023-02-21 13:33回答 2 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ 从您提供的代码看，图片已经被读入，reshape 成为 (n_samples, n_features) 的二维数组 Z，再转化为一维数组 whw_df。但是在这里，一维数
- 2021-11-11 21:16天狼啸月1990的博客 计算评价指标 混淆矩阵 提取classification_report 敏感度和特异度 6. 画图 6.1重要性评分 计算重要性评分 画图 6.2 散点图 6.3 AUC曲线 6.4 precision曲线 6.5 SHAP图 画shap图 保存shap值 6.6 混淆矩阵图 6.7 ...
- 2019-09-17 16:51回答 2 已采纳 这个HumanPoseEstimator 是类吧, 全局静态对象会在加载dll时初始化，你要看看你的HumanPoseEstimator 构造函数是不是有问题。 还有 estimator 最好是指针
- 2020-11-30 00:22weixin_39760434的博客 print('df5_shuff',df5_shuff) （3）classification_report 分类模型的评估标准一般最常见使用的是准确率（estimator.score()），即预测结果正确的百分比。准确率是相对所有分类结果； 混淆矩阵： 精确率、召回率、...
- 2018-09-09 14:48BKevin101的博客 from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix dataset = datasets.load_iris() features,labels= dataset.feature_names,list(dataset.target_names) X,y = dataset.data,dataset....
- 2019-01-20 15:16彭世瑜的博客 estimator.score() 准确率：预测结果正确的百分比 混淆矩阵 预测结果Predicted Condition 正确标记 True Condition 预测结果 正例 假例 真实 正例 真正例TP 伪反例FN 结果 假例 伪正例FP 真反例TN T ...
- 2018-01-22 09:29weixin_34418883的博客 (metrics.classification_report(y_train, y_train_pred)) print (metrics.confusion_matrix(y_train, y_train_pred)) y_test_pred = rf.predict(x_test) y_test_predprob = rf.predict_proba(x_test)[:,1] print...
- 2023-07-28 00:50禅与计算机程序设计艺术的博客 作者：禅与计算机程序设计艺术In this article we will explore text classification techniques used by Natural Language Processing (NLP) to classify documents or sentences into different categories based ...
- 2021-03-17 12:23weixin_39577422的博客 rf_model.fit(X,Y) expected = Y # predicted = rf_model.predict(X) # #预测结果 # print(metrics.classification_report(expected,predicted)) # print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted)) y_...
- 2020-02-01 18:13天人合一peng的博客 print classification_report(y_test,lr_y_predict,target_names = ['Benign','Maligant']) 回归算法之线性回归 线性回归的定义是：目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着...
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