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私は現在 Scikit Learn を使用しており、Gaussian HMM をトレーニングしようとしているときに次の問題が発生しています。

ファイル "/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/hmm.py"、443 行目、適合

self._do_mstep(stats, self.params)

ファイル "/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/hmm.py"、798 行目、_do_mstep 内

super(GaussianHMM, self)._do_mstep(stats, params)

ファイル "/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/hmm.py"、580 行目、_do_mstep 内

np.maximum(self.startprob_prior - 1.0 + stats['start'], 1e-20))

ファイル "/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/hmm.py"、476 行目、_set_startprob 内

raise ValueError('startprob must sum to 1.0')

ValueError: startprob の合計は 1.0 でなければなりません

いくつかの機能 (観測ごとに 13 未満の機能) を削除しても、機能します。すべての入力が有効であり、トレーニング例ごとに numpy.float64 の 2 次元配列のみで構成されていることを確認しました。何がうまくいかないのかについてのアイデアはありますか？ありがとう！

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私も同じ問題を抱えていました。モデルの隠し状態の数を調整することで解決できました。利用可能なデータと状態の数によっては、モデルが正しく適合しないようです

于 2014-01-04T16:06:11.623 に答える