我应该为这个命令使用什么参数，尤其是音量和掩码。我从 github 存储库“https://github.com/mvallieres/radiomics
我尝试使用相关性来提取特征，但我遇到了这个问题：
请帮帮我，我该如何解决？
<块引用>
Attribut
在
<code>all_features = X_train.keys()</code>
<块引用>
AttributeError: 'numpy.ndarray' 对象没有属性 'keys'
</blockqu
高度相关的特征给出相同的信息，或者它们是重复的特征。
<pre><code>correlation_matrix = df_dumm_nopresence_non
我知道有人使用交叉验证。但谁能解释一下？？以及何时使用每个？
我在使用管道拟合模型时遇到问题，该管道希望添加具有某些特征的滚动平均值的列，然后训练模型。</
我正在研究特征提取和类不平衡问题，但需要建议先执行哪一个？特征减少/选择还是先处理类不平衡？
我有一个关于 GLCM 的问题，问题是在 glcm 中使用了多少距离？ ，因为我已经搜索过但没有找到
我试图创建一个python脚本来检测图片中的对象并返回相似的图像，但它总是返回一个错误：
<pre><code>@
我尝试开发一个 CNN 模型来从静脉图像中提取特征，但我无法解决显示的 <code>ValueError</code>。
<pre><code
我提取了它，但我无法浏览所有文件
这是我的代码：
<pre><code>feat=[]
for i in path_a:
signal, sr =lr.load(pa
使用 SVM 实现特征提取然后使用结果进行进一步分类的方法是什么？
我正在使用“地理数据集”，我需要提取更多特征以进行模式识别。在每次旅行的数据集中，都有一些
我想问一下从给定的数据集中提取数据（我猜这类似于数据分解）。
目标是分解数据集以提取特征？
这是我的命令：
<pre><code>mfcc_features = mfcc(data, 44100, nfft=2048, numcep=13)
</code></pre>
我指定了 13 但它超
我正在构建一个利用卷积神经网络的图像聚类算法，作为一个更大项目的一部分。此项目正在 <strong>Googl
我想使用标准普尔 500 指数中某些公司的历史股价数据来预测整个股票和指数的未来价格。我正在采用本
我在决定或确定用于特征提取的densenet-121（微调模型）的哪一层时遇到问题。
我有以下模型（基于
我尝试使用交叉验证，但我不知道这是否正确
我将值分成两部分
然后我在 PCA 中使用 X 特征值，然
我正在寻求帮助以了解从预训练模型中提取特征的以下行为。
<strong>输出 1：</strong>
<pre><code>def
