ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1): STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.怎么解决这种问题

时间: 2024-05-30 09:12:13 浏览: 225
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基于LR的优化方法：梯度下降法，随机梯度下降法，牛顿法，LBFGS，BFGS.zip

这个警告表示使用的优化算法 LBFGS 没有收敛。可以尝试以下方法解决这个问题: 1. 增加迭代次数: 可以尝试增加最大迭代次数，让算法有更多的时间去收敛。 2. 调整学习率: 学习率可能过大或过小导致算法无法收敛。可以尝试调整学习率。 3. 调整正则化参数: 正则化参数可能过大或过小导致算法无法收敛。可以尝试调整正则化参数。 4. 尝试其他优化算法: LBFGS并不是适用于所有问题的最优化算法。可以尝试其他优化算法，例如Adam、SGD等。 5. 检查数据: 数据中可能存在异常值或者噪声，导致算法无法收敛。可以先对数据进行清洗和处理。
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/usr/local/lib/python3.6/site-packages/sklearn/neural_network/_multilayer_perceptron.py:500: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1): STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT. Increase the number of iterations (max_iter) or scale the

这个问题是关于使用Scikit-learn库中的多层感知器（Multilayer ...为了解决这个问题，你可以尝试增加最大迭代次数（max_iter），或者对数据进行特征缩放，或者尝试其他优化器（如Adam或SGD）等方法来训练模型。

from sklearn.ensemble import VotingClassifier vc = VotingClassifier([("DecisionTreeClassifier",dtc), ("RandomForestClassifier",rfc), ("GradientBoostingClassifier",gbc), ("KNeighborsClassifier",knn), ("LogisticRegression",lg), ("RidgeClassifier",rc), ("SVM Classifier",svc), ("GaussianNB Classifier",gnb)]) vc.fit(X_train, y_train) X_test = data_test.iloc[:,1:] y_test =[int(i) for i in vc.predict(X_test)] data_real_test['Survived'] = y_test data_real_test[['PassengerId','Survived']].to_csv('2021206_泰坦尼克号项目.csv',index = False) 报错：458: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1): STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.怎么修改

1. 增加迭代次数：在逻辑回归模型中增加迭代次数，可以通过max_iter参数来实现，例如将max_iter设置为500或1000，看看是否可以解决问题。 2. 更换优化算法：逻辑回归模型中的优化算法有多种选择，可以尝试使用其他...

torch::optim::LBFGS

torch::optim::LBFGS是PyTorch中的一种优化器，它是针对无约束优化问题设计的，使用了逐步逼近的方式来求解目标函数的最小值。在机器学习中，它常用于优化神经网络的损失函数，以提高神经网络的性能和准确率。其核心...

def return_values(): import pandas as pd import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor as MP data = pd.read_excel('4.xlsx') x_train=data.iloc[:,1:4] y_train=data.iloc[:,4:6] clf = MP(solver='lbfgs', alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=8, random_state=1) clf.fit(x_train, y_train); a=np.array([[73.39,3.9635,0.9880],[75.55,4.0975,1.0268]]) Y=clf.predict(a) return Y 解释代码

x_train=data.iloc[:,1:4] #提取第2-4列作为特征 y_train=data.iloc[:,4:6] #提取第5-6列作为标签 4. 初始化神经网络模型： python clf = MP(solver='lbfgs', alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=8, random_...

In [107]: from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV In [108]: model_cv = LogisticRegressionCV(10) In [109]: model_cv.fit(X_train, y_train) Out[109]: LogisticRegressionCV(Cs=10, class_weight=None, cv=None, dual=False, fit_intercept=True, intercept_scaling=1.0, max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=1, penalty='l2', random_state=None, refit=True, scoring=None, solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0)

这是一个使用scikit-learn库中的LogisticRegressionCV模型进行交叉验证的Python代码段。首先，从sklearn.linear_model模块中导入LogisticRegressionCV类。接着，创建一个LogisticRegressionCV对象model_cv，其中指定...

LogisticRegression(C=1.0，class_weight=None，dual=False，fit_intercept=True, intercept_scaling=1, max_iter=100，multi_class='multinomial' , n_jobs=None，penalty='12, random_state=None，solver='lbfgs ',tol=e.ee01,verbose=0,warm_start=False)

默认为1。 - max_iter：最大迭代次数。默认为100。 - multi_class：多分类问题的策略。可以是字符串 ovr（一对多）或 multinomial（多项式逻辑回归）。默认为 multinomial。 - n_jobs：并行运行的作业数...

# Basic options parser.add_argument("-style_image", help="Style target image", default='examples/inputs/seated-nude.jpg') parser.add_argument("-style_blend_weights", default=None) parser.add_argument("-content_image", help="Content target image", default='examples/inputs/tubingen.jpg') parser.add_argument("-image_size", help="Maximum height / width of generated image", type=int, default=450) parser.add_argument("-gpu", help="Zero-indexed ID of the GPU to use; for CPU mode set -gpu = c", default=0) # Optimization options parser.add_argument("-content_weight", type=float, default=5e0) parser.add_argument("-style_weight", type=float, default=1e2) parser.add_argument("-normalize_weights", action='store_true') parser.add_argument("-normalize_gradients", action='store_true') parser.add_argument("-tv_weight", type=float, default=1e-3) parser.add_argument("-num_iterations", type=int, default=1000) parser.add_argument("-init", choices=['random', 'image'], default='random') parser.add_argument("-init_image", default=None) parser.add_argument("-optimizer", choices=['lbfgs', 'adam'], default='lbfgs') parser.add_argument("-learning_rate", type=float, default=1e0) parser.add_argument("-lbfgs_num_correction", type=int, default=100) # Output options parser.add_argument("-print_iter", type=int, default=50) parser.add_argument("-save_iter", type=int, default=100) parser.add_argument("-output_image", default='out.png')这段代码是什么意思？

- -num_iterations: 迭代次数，默认为 1000。 - -init: 初始化生成图像的方式，可选 'random'（随机初始化）或 'image'（使用指定的初始化图像）。 - -init_image: 用于初始化生成图像的图像路径，默认为 None...

from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np import pandas as pd data=pd.read_csv('./data_picture/chapter1/boston_house_prices.csv') data.head() from sklearn.model_selection import train_test_split X=data.drop('MEDV',axis=1) y=data['MEDV'] X=X.values y=y.values X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=33,test_size=0.25) from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss_X=StandardScaler() scaler_X=ss_X.fit(X_train) X_train=scaler_X.transform(X_train) X_test=scaler_X.transform(X_test) from sklearn.neural_network import MLPRegressor model = MLPRegressor(solver='lbfgs', hidden_layer_sizes=(15,15), random_state=1) model.fit(X_train, y_train) from sklearn.metrics import r2_score,mean_squared_error,mean_absolute_error print('训练集回归评估指标：') model_score1=model.score(X_train,y_train) print('The accuracy of train data is',model_score1) print('测试集回归评估指标：') model_score2=model.score(X_test,y_test) print('The accuracy of test data is',model_score2) y_test_predict=model.predict(X_test) mse=mean_squared_error(y_test,y_test_predict) print('The value of mean_squared_error:',mse) mae=mean_absolute_error(y_test,y_test_predict) print('The value of mean_absolute_error:',mae)解析一下这段代码

7. 创建MLPRegressor对象，并指定模型参数：solver='lbfgs', hidden_layer_sizes=(15, 15), random_state=1。其中，solver参数指定优化算法为拟牛顿法L-BFGS，hidden_layer_sizes参数指定模型中隐藏层的节点数为15，...

sklearn_crfsuite.CRF(algorithm='lbfgs', max_iterations=50, all_possible_transitions=True)如何确定该模型的最优参数

1. 确定要调节的参数及其取值范围：比如 C 参数的取值范围可以是 [0.1, 1, 10, 100]，max_iterations 参数的取值范围可以是 [50, 100, 150] 等等。 2. 使用 sklearn.model_selection.GridSearchCV 对模型进行交叉...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.neural_network import MLPRegressor from pyswarm import pso file = "zhong.xlsx" data = pd.read_excel(file) #reading file # 数据预处理 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data_scaled = scaler.fit_transform(data) X = data_scaled[:, :-1] y = data_scaled[:, -1] # 定义BP神经网络模型 def neural_network(w): clf = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(8, 4), activation='relu', solver='lbfgs') clf.fit(X, y) return clf.predict(X) # 定义粒子群算法目标函数 def objective_function(w): return ((neural_network(w) - y) ** 2).mean() # 使用粒子群算法优化BP神经网络模型 lb = np.zeros(8) ub = np.ones(8) xopt, fopt = pso(objective_function, lb, ub, maxiter=100) # 输出预测结果 predicted = neural_network(xopt) predicted = scaler.inverse_transform(np.concatenate((X, predicted.reshape(-1, 1)), axis=1))[:, -1] print(predicted)

这段代码是一个简单的使用粒子群算法（PSO）优化BP神经网络模型预测的例子。首先，读取名为"zhong.xlsx"的Excel文件，并对数据进行归一化处理。然后，定义了一个包含两个隐藏层的BP神经网络模型，其中第一个隐藏层有...

def get_input_param_optimizer(input_img): # this line to show that input is a parameter that requires a gradient input_param = nn.Parameter(input_img.data) optimizer = optim.LBFGS([input_param]) return input_param, optimizer def run_style_transfer(cnn, content_img, style_img, input_img, num_steps=300, style_weight=1000, content_weight=1): """Run the style transfer.""" print('Building the style transfer model..') model, style_losses, content_losses = get_style_model_and_losses(cnn, style_img, content_img, style_weight, content_weight) input_param, optimizer = get_input_param_optimizer(input_img) print('Optimizing..') run = [0] while run[0] <= num_steps: def closure(): # correct the values of updated input image input_param.data.clamp_(0, 1) optimizer.zero_grad() model(input_param) style_score = 0 content_score = 0 for sl in style_losses: style_score += sl.backward() for cl in content_losses: content_score += cl.backward() run[0] += 1 if run[0] % 50 == 0: print("run {}:".format(run)) print('Style Loss : {:4f} Content Loss: {:4f}'.format( style_score.data[0], content_score.data[0])) print() return style_score + content_score optimizer.step(closure) # a last correction... input_param.data.clamp_(0, 1) return input_param.data

接下来，使用 LBFGS 优化器来最小化样式损失和内容损失的加权和，以生成最终的输出图像。 在 closure 函数中，对输入图像进行修正，并计算样式损失和内容损失。最后，将两者相加，返回优化器的损失值。在每 50 个...

model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')model.fit(newxtrain, ytrain) X_test=newxtest.sample(n=200,replace=False) y_pred = model.predict(X_test) y_prob = model.predict_proba(X_test)##预测他们属于每个类别的概率 explainer = shap.KernelExplainer(model.predict_proba, newxtrain)和explainer=shap.KernelExplainer(knn.predict,newxtrain) X_test=newxtest.sample(n=20,replace=False) knn.predict(X_test) knn.predict_proba(X_test)[:,1] '''是KNN分类器预测测试集中每个样本属于类别1的概率。 predict_proba()函数返回一个数组，其中包含每个测试样本属于每个类别的概率。 [:,1]表示选择第二列，即类别1的概率。''' shap_values = explainer.shap_values(X_test) shap.summary_plot(shap_values,X_test)的区别是什么

此外，第二部分代码还包含了一个额外的步骤，即使用predict_proba()函数计算每个测试样本属于类别1的概率，并仅选择第二列作为类别1的概率。这个步骤在第一部分代码中并没有出现。 在使用SHAP算法解释模型预测结果...

使用sklearn.neural_network.MLPClassifier类实现手写数字图片识别。 MPLClassifier是一个有监督学习算法，MPL又称多层感知机，除了输入和输出层，中间可以有多个隐含层。 sklearn.externals.joblib.dump方法用于保存模型参数 sklearn.externals.joblib.load方法用于从文件种装载模型参数构造一个MLPClassifier对象 score方法用于估算正确率 训练数据：digits_training.csv 测试数据：digits_testing.csv 第1列是类别，其他列是特征属性。 1. 载入训练数据、分出特征属性和类别，对特征属性标准化，显示读入数据的行数 xTrain = trainData[:,1:NTrain] yTrain = trainData[:,0] 标准化函数 def normalizeData(X): return (X - X.mean())/X.max() 2. 构建多层感知机，训练模型 psolver='lbfgs', alpha=1e-5, hidden_layer_sizes=(48, 24) 3. 保存训练模型名字为“mlp_classifier_model1.m” 4. 载入测试数据，分出特征属性和类别，对特征属性标准化，显示读入数据的行数 5. 使用模型对测试集进行预测，显示预测错误数据的数目和预测准确率

好的，我已经理解了你的问题，下面是对应的代码实现： python import pandas as pd from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn....

使用sklearn.decomposition的PCA类对手写体数字图片数据进行降维。使用sklearn.neural_network的MLPClassifier类对降维后的数据训练分类模型，对测试数据进行分类，要求分类准确率达到80%以上。 训练数据：digits_training.csv 测试数据：digits_testing.csv 第1列是类别，其他列是特征属性。 载入训练数据、分出特征属性和类别，对特征属性标准化，显示读入数据的行数 def normalizeData(X): return X - np.mean(X, axis=0) 使用PCA对数据降维，显示主成分个数 for i in range(len(pca.explained_variance_ratio_)): total_ratio +=pca.explained_variance_ratio_[i] 使用多层感知机对PCA降维后的数据训练分类模型，保存分类模型为mlpNN_pca.m MLPClassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5, hidden_layer_sizes=(48, 24), random_state=1) 载入测试数据、分出特征属性和类别，对特征属性标准化，显示读入数据的行数 xTest = pca.transform(xTest) 使用分类模型对测试数据分类，显示分类准确率

好的，您的问题是如何使用PCA和MLPClassifier对手写数字图片数据进行降维和分类，同时要求分类准确率达到80%以上。以下是代码和解释： python import numpy as np import pandas as pd from sklearn....

解读以下代码：~\AppData\Local\Temp\ipykernel_7364\3204841600.py in <module> 3 from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV 4 clf = LogisticRegressionCV(penalty='l2',solver='lbfgs',n_jobs=4) ----> 5 clf.fit(X_train, y_train)ValueError: could not convert string to float: 'no'

这个代码片段中，首先导入了LogisticRegressionCV类，接着创建了一个clf对象，使用了该类的参数penalty='l2',solver='lbfgs',n_jobs=4。 然后在第5行调用clf对象的fit()方法，该方法的作用是拟合模型...

ValueError: Solver lbfgs supports only 'l2' or 'none' penalties, got l1 penalty.

可以通过指定 solver 和 penalty 参数来解决这个问题。例如，将 penalty 参数设置为 'l2'，solver 参数设置为 'lbfgs' 就可以使用 L2 正则化和 lbfgs 求解器： python from sklearn.linear_model import ...

from sklearn import model_selection from sklearn import neural_network from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split import cv2 from fractions import Fraction import numpy import scipy from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn import preprocessing import imageio reg = MLPRegressor(solver='lbfgs', alpha=1e-5, hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=1) def image_to_data(image): im_resized = scipy.misc.imresize(image, (8, 8)) im_gray = cv2.cvtColor(imresized, cv2.COLOR_BGR2GRAY) im_hex = Fraction(16,255) * im_gray im_reverse = 16 - im_hex return imreverse.astype(numpy.int) def data_split(Data): x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(Data.data, Data.target) return x_train, x_test, y_train, y_test def data_train(x_train, x_test, y_train, y_test): clf = neural_network.MLPClassifier() clf.fit(x_train, y_train) return clf def image_predict(image_path, clf): image = scipy.misc.imread(image_path) image_data = image_to_data(image) image_data_reshaped = image_data.reshape(1, 64) predict_result = clf.predict(image_data_reshaped) print("手写体数字识别结果为:",predict_result,'\n') if __name__=='__main__': print("若要退出，请按q退出!"'\n') str_get = input("请输入识别的手写数字序号:" +'\n') while str_get != 'q': print("识别第{}个手写数字：".format(str_get)+'\n') image_path = r"C: // Users // 33212 // Desktop // "+str_get+".png" Data = datasets.load_digits() x_train, x_test, y_train, y_test = data_split(Data) clf = data_train(x_train, x_test, y_train, y_test) image_predict(image_path, clf) str_get = input("请输入识别的手写数字序号:" +'\n')

这段代码似乎是用来进行手写数字识别的，其中使用了sklearn库中的MLPClassifier和MLPRegressor来进行分类和回归，同时使用了datasets和model_selection等模块来进行数据处理和模型选择，还有一些图像处理相关的函数...

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Node.js脚本实现WXR文件到Postgres数据库帖子导入

资源摘要信息:"Wordpress-to-Postgres是一个使用Node.js编写的脚本，旨在将WordPress导出的WXR文件导入到PostgreSQL数据库中。WXR文件是WordPress导出功能生成的XML格式文件，包含了博客站点的所有帖子数据。通过这个脚本，用户可以轻松地将这些帖子数据导入到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移或备份。本文档将详细介绍如何使用此脚本以及相关的配置步骤。 ### 知识点概述 1. **Node.js脚本功能**： - Node.js脚本用于处理WXR文件并将数据插入PostgreSQL数据库。 - 脚本通过解析WXR文件内容来提取帖子数据。 - 根据配置信息，脚本连接PostgreSQL数据库并将数据导入到预定义的表结构中。 2. **PostgreSQL数据库表结构**： - 脚本会创建一个名为`wp_posts`的表。 - 表结构包含多个字段，例如`wp_id`, `post_author`, `post_date`, `post_content`, `post_title`, `post_excerpt`, `post_status`等，每个字段都有特定的数据类型。 3. **配置步骤**： - 如果用户还没有数据库，需要使用命令`createdb my_database`创建一个新的数据库。 - 使用`create_tables.sql`文件来在用户创建的数据库中创建`posts`表。该文件位于`node_modules/wordpress_to_postgres`目录下，通过命令`cat node_modules/wordpress_to_postgres`查看和执行文件内容。 ### 具体知识点展开 #### Node.js脚本解析与使用 Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它允许开发者使用JavaScript来编写服务器端脚本。Node.js使用事件驱动、非阻塞I/O模型，使其轻量又高效。在这个场景中，Node.js脚本将执行以下操作： - 读取WXR文件，通常位于WordPress导出文件的根目录下。 - 解析XML格式文件，提取出帖子相关的数据。 - 根据PostgreSQL的表结构，格式化数据以便插入数据库。 - 使用PostgreSQL的Node.js驱动（例如pg模块）来实现数据库连接和数据插入操作。 #### PostgreSQL数据库表结构详解 PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系数据库系统。表`wp_posts`用于存储WordPress博客帖子的相关信息，其字段及数据类型定义如下： - `wp_id BIGINT(20)`: 通常作为主键，用于唯一标识每篇帖子。 - `post_author BIGINT(20)`: 记录帖子作者的用户ID。 - `post_date DATETIME`: 发布帖子的日期和时间。 - `post_date_gmt DATETIME`: 以协调世界时（UTC）表示的帖子日期和时间。 - `post_content LONGTEXT`: 帖子的内容，通常为HTML格式文本。 - `post_title TEXT`: 帖子的标题。 - `post_excerpt TEXT`: 帖子的摘要或简介。 - `post_status VARCHAR(20)`: 帖子的状态，如'publish', 'draft', 'trash'等。 #### 脚本配置与数据库创建 脚本使用之前，用户需要在PostgreSQL数据库中准备相应的环境。这个过程包括： - 使用`createdb`命令创建一个新的数据库。该命令是PostgreSQL提供的一个工具，用于创建新的数据库实例。 - 使用`create_tables.sql`文件定义`wp_posts`表的结构。这个文件通常包含了创建表的SQL语句，如`CREATE TABLE wp_posts`语句，用户需要在命令行中执行这个文件以建立数据库表。 ### 结语 通过上述步骤，用户可以将WordPress平台上的内容迁移到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移和持久化存储。这对于升级数据存储解决方案或进行数据备份非常有用。需要注意的是，进行数据库迁移或脚本操作前，应确保对数据库操作有一定的了解和备份，防止数据丢失或损坏。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩