argümanları nedir? Spark boru hattına deeplearning4j yazılan duyarlılık analiz programı eklemeye çalışıyorum. Sonra oluşturduğum RNN modelini kullanarak tahmin etmek için org.apache.spark.ml.PredictionModel. predict() yöntemini geçersiz kılmalıyım. Anladığım gibi, bu yönteme ilişkin argümanlar bir özellik satırıdır ve satırın etiketi tahmin edilir. Her satır [[0.0011181544391649161,0.0025584171060651644,0.01754946247376411,-0.006530340570481004,0.003487414946750136,0.004426218948032432,0.00404,0.002611281607120172,0.006444432718879956,-0.012260229877306768,0.002399729592556043]]Kıvılcım boru hattındaki Deeplearning4j: org.apache.spark.ml.PredictionModel.predict yönteminin
olarak vektörlerin listesinin listesini içerir Ama yöntemini tahmin ait girdi olarak [0.003356837383,0.0074654373,...] gibi bir 1D dizi olsun çünkü Ama, duygu analizi programında, özellikler 2D dizi olmalıdır. Bunun neden olduğunu açıklayabilir misiniz ve tahmin yönteminin argümanlarının neler olduğunu açıklayabilir misiniz?
Daha net olmalısınız, yinelenebilir bir örnek göstermeye çalışmalısınız ve kıvılcım çekirdeğini değiştirdiğini söylediğinizde daha fazla. –
Sadece şunu belirtmek isterim: Bunu ayrıca [çapraz doğrulanmış] (http://stats.stackexchange.com/tour) adresinden de isteyebilirsiniz. – displayname