cross-validation 相关问题

交叉验证是一种评估和比较统计和机器学习中预测系统的方法。

使用KerasWrapper时，我获得了很高的训练精度：X_train，X_test，y_train，y_test = train_test_split（train_data，train_labels，shuffle = True，test_size = 0.3，random_state = 42）高于95％...

python machine-learning keras scikit-learn cross-validation

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如何仅对30％的数据使用RandomizedSearchCV或GridSearchCV

如何仅对30％的数据使用RandomizedSearchCV或GridSearchCV，以加快处理速度。我的X.shape是94456,100，我正在尝试使用RandomizedSearchCV或GridSearchCV，但是它使用的是...

python machine-learning scikit-learn cross-validation

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Python spyder +张量流交叉验证在Windows 10上冻结

在Windows 10上，我已经安装了Anaconda并启动了Spyder。我还成功安装了Theano，Tensorflow和Keras，因为当我执行import keras时，控制台输出使用...

windows tensorflow keras spyder cross-validation

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如何为交叉验证的param_distributions和fit_params选择最佳值以适合模型？

我正在实现LightGBM分类器（LGBMClassifier），其超参数由RandomizedSearchCV交叉验证（sklearn库）选择。我对...

python machine-learning scikit-learn cross-validation lightgbm

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带有游标程序包的fit_resamples失败

尝试使用交叉折叠重采样并从Ranger软件包中拟合随机森林。没有重新采样的拟合效果很好，但是一旦我尝试重新采样拟合，它就会失败并出现以下错误。考虑以下df df ]

r cross-validation data-fitting tidymodels r-ranger

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如何使用交叉验证计算RMSE时如何舍入y

[当我在sklearn中使用交叉验证时，它将返回我一个RMSE值。 RMSE值由预测y值（例如7.11）的均方根-实际y值（例如6）的均方根计算得出...

machine-learning scikit-learn cross-validation sklearn-pandas

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应该对原始数据还是拆分数据执行交叉验证分数？

[当我想通过交叉验证评估模型时，我应该对原始数据（在训练和测试中未拆分的数据）还是在训练/测试数据上进行交叉验证？我知道训练数据是...

python machine-learning scikit-learn cross-validation

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如何为多类别计算具有多个分数的交叉验证？

我正在用python开始我的第一个机器学习代码。但是，在为多类模型计算召回率，精度和f1时遇到错误。 X = pd.read_excel（path，dtype = int）allarray = ...

python machine-learning scikit-learn cross-validation precision-recall

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KFold交叉验证不能解决过度拟合问题

我将X和y中的特征分开，然后在用k倍交叉验证将其分割后对火车测试数据进行预处理。之后，我将火车数据拟合到我的随机森林回归模型，然后...

python machine-learning scikit-learn data-science cross-validation

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检查过度拟合

我想确保我的模型没有过拟合。我使用交叉验证检查了过度拟合。所有折痕的结果均接近。但同时我检查了火车并测试了预测。 ...

python scikit-learn data-science cross-validation training-data

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谁能帮助我根据时间条件将我的时间序列数据集分为训练和测试？

将数据分为两个数据集：训练数据集和测试数据集。训练数据集应包括前7,111个观察值（直到2004年的最后一个观察值）。目的是使用...

time-series cross-validation

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交叉验证和改进

我想知道交叉验证过程如何改善模型。我是这个领域的新手，热衷于学习。我了解交叉验证的原理，但不了解交叉验证的原理...

machine-learning data-science cross-validation

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当对诸如BERT的语言模型进行微调时，进行交叉验证是否有意义？

我有一个关于微调BERT等语言模型的问题。由于我只有一个大小约为5k的数据集，因此进行交叉验证是否有意义？我没有找到有关此主题的任何线索。 ...

neural-network cross-validation bert finetunning

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简化K形交叉验证，收到此错误TypeError：如果未指定任何评分，则传递的估计量应具有“评分”方法

我有这段代码可以构建模型并对其进行训练。 model = Sequential（）model.add（Convolution2D（32，kernel_size =（3,3），padding ='same'，input_shape = input_shape））model.add（Activation（'...

python jupyter-notebook conv-neural-network cross-validation k-fold

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一方面，在SFlarn中，KFlold与带有shuffle = True的KFold之间存在差异，而在sklearn中，KFold与RepeatedKFold之间存在差异

我正在使用sklearn版本0.22比较KFlold和RepeatedKFold。根据文档：RepeatedKFold“在每个重复中以不同的随机性重复N次K-fold”。一个会...

python scikit-learn cross-validation

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PCA在交叉验证中；但是，仅包含变量的子集

此问题与插入符的交叉验证中的预处理非常相似；但是，在我正在从事的项目中，我只希望对我的案例中的19个中的三个预测变量进行PCA。这是...

machine-learning pca cross-validation r-caret

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一方面，在Sklearn中，KFlold与带有shuffle = True的KFold之间存在差异，而在sklearn中，KFold与RepeatedKFold之间存在差异

我正在使用sklearn版本0.22比较KFlold和RepeatedKFold。根据文档：RepeatedKFold“在每个重复中以不同的随机性重复N次K-fold”。一个会...