Как мне получить в среднем 20 сохраненных моделей инс?

Я создал 20 моделей нейронных сетей с одинаковой архитектурой (но с разными начальными числами) и сохранил их как SM1, SM2,…., SM20. Я в основном привязываю к импорту этих моделей с помощью функции joblib и использую усредненную модель (называемую здесь NN) для применения в различных анализах. Когда я запускаю это в Jupyter Notebook, я получаю следующую ошибку. Ценю любую помощь.

NN1  = joblib.load('SM1.sav')
NN2  = joblib.load('SM2.sav')
NN3  = joblib.load('SM3.sav')
NN4  = joblib.load('SM4.sav')
NN5  = joblib.load('SM5.sav')
NN6  = joblib.load('SM6.sav')
NN7  = joblib.load('SM7.sav')
NN8  = joblib.load('SM8.sav')
NN9  = joblib.load('SM9.sav')
NN10  = joblib.load('SM10.sav')
NN11  = joblib.load('SM11.sav')
NN12  = joblib.load('SM12.sav')
NN13  = joblib.load('SM13.sav')
NN14  = joblib.load('SM14.sav')
NN15  = joblib.load('SM15.sav')
NN16  = joblib.load('SM16.sav')
NN17  = joblib.load('SM17.sav')
NN18  = joblib.load('SM18.sav')
NN19  = joblib.load('SM19.sav')
NN20  = joblib.load('SM20.sav')

NN    = (NN1+NN2+NN3+NN4+NN5+NN6+NN7+NN8+NN9+NN10+NN11+NN12+NN13+NN14+NN15+NN16+NN17+NN18+NN19+NN20)/(20)

TypeError: неподдерживаемые типы операндов для +: 'MLPRegressor' и 'MLPRegressor'

вы не усредняете модель, а усредняете прогнозы, которые делают эти модели

Raunaq Jain 13.09.2018 20:54

хорошо спасибо. Я подумал, поскольку структура ИНС одинакова для всех 20 случаев с одинаковым количеством нейронов (за исключением разных начальных чисел), веса и смещения можно усреднить, чтобы получить одну модель.

Hoss Belyadi 14.09.2018 14:55
0
2
32
0

Другие вопросы по теме