机器学习SE共5篇
排序
正类问题：Assertion on ‘positive’ failed
机器学习SE模块的正类参数涉及到的模块包括 数据任务器SE，机器学习绘图SE，机器学习多模型绘图SE。设置正类的原因是，对于二分类模型，确定目标变量的正类，这些影响混淆矩阵相关的指标和ROC/A...
39天前
This happened PipeOp colapply’s $train()
Error in .__Task__col_roles(self = self, private = private, super = super, : Assertion on 'names of col_roles' failed: Names must be a permutation of set {'feature','target','name'...
40天前
机器学习SE的ROC曲线反向，如何修正？
问题说明：这并非运行错误，而是ROC曲线反向，在二分类问题中通常正类为基准类，此图的情况则是将负类作为了基准类。解决方法：在训练任务创建前，定义好正类的标签
50天前
机器学习多模型绘图SE：Error in str2lang(x) : :1:2: unexpected input
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报错原因：模型名称不能用纯数字解决方法：修改模型名称，避免用纯数字做模型名称
50天前
Error in validate_param_range(pm$get para value(“maxdepth”),maxdepth”,lues is required! for theNote, for automatic parameter tuning, a reasonable range of vmaxdepth parameter, input 200,300
报错原因：通常为参数的范围设置错误，一般是选择了自动调参但却没有设置正确的参数范围解决方法：例如Maxdepth的参数，应该设置为200,300表示从200到300之间逐个参数去遍历
1个月前
