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。

如何对随机森林回归模型进行留一法交叉验证？

我需要执行RF模型的留一法交叉验证。我成功地建立了具有高预测能力的模型。现在，我需要对该出版物执行LOO测试。这是我的代码：import ...

python pandas scikit-learn random-forest cross-validation

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神经网络模型的超低精度

[我遵循了使用交叉验证的神经网络模型评估教程，该代码使用代码：＃使用Iris Flowers数据集的多类分类，从keras.models导入numpy import pandas ...

python machine-learning keras neural-network cross-validation

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如何通过Matlab中的PartitionedEnsemble模型预测新数据（测试集）的标签？

我通过Matlab 2014a中的函数fitensemble（）训练了用于二元分类问题的集成模型（RUSBoost）。通过...

matlab classification cross-validation ensemble-learning

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sklearn.cross_validation分数是什么意思？

[我正在使用GradientBoostingRegressor处理时间序列预测问题，我认为我看到了严重的过度拟合，这是通过训练的RMSE比用于...的RMSE明显好得多来证明的。]

scikit-learn cross-validation

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使用相同数据时模型精度与预测精度不同

[当我使用重复的10倍交叉验证训练我的分类模型（在本示例中为kNN）时，fit.knn_bin（如下面的代码所示）的精度为0.59，最终值为k = 5。 ..

r classification cross-validation knn k-fold

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k倍交叉验证与保留数据中的评估准确性

我已经观察到，与保留数据相比，应用Stratifiedkfold后的平均准确度更高。我想知道在这种情况下这是否可能是过度拟合的迹象，如果这样，...

python machine-learning cross-validation k-fold

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如何通过交叉验证分数做出预测？

我正在构建预测模型。在获得交叉验证分数之前，我一直努力达到目标。现在我不知道如何继续。我应该使用什么函数来进行预测...

python pandas numpy cross-validation sklearn-pandas

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如果经过k倍交叉验证后，模型是否拟合得高，准确性会提高吗？

与保留精度相比，应用Stratifiedkfold后的平均精度提高了。这是否意味着模型过拟合？早期的准确度约为95.7％，经过分层分析后，准确度为...

python machine-learning cross-validation k-fold

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模型拟合和交叉验证

我正在训练一个数据集，然后在其他一些数据集上对其进行测试。为了提高性能，我想通过5倍交叉验证对参数进行微调。但是，我想我不是在写...

python scikit-learn svm cross-validation

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与cross_validate和迭代Kfolds不同的RMSE

我想编写自己的函数进行交叉验证，因为在这种情况下我无法使用cross_validate。如果我输入的错误但我的交叉验证代码是：cv = cross_validate（elastic.est，X，y，cv = 5，...

python scikit-learn cross-validation k-fold

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LOOCV中每个“折叠”之后的模型拟合？手动多标签LOOCV

[我想知道在实施折叠测试后，如果模型适合每次迭代是否适合手动实施，是否存在问题（可能发生数据泄漏？）？好像...

keras scikit-learn cross-validation

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使用pytorch和sklearn对MNIST数据集进行交叉验证

我是pytorch的新手，正在尝试实现前馈神经网络来对mnist数据集进行分类。尝试使用交叉验证时遇到一些问题。我的数据具有以下形状：...

scikit-learn pytorch cross-validation mnist k-fold

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Logistic回归CV多重评分指标

我正在使用Logistic回归创建关于分类问题的模型。数据-5000 * 100由于数据很小，我真的想利用Logistic回归CV，因为它有助于不破坏...

python logistic-regression cross-validation

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可视化交叉验证模型拟合的方法

[使用交叉验证时，如何通过编写代码来可视化我的准确性和损失发展过程的进展？通常我会将变量名称'history'分配给合适的...

python keras cross-validation data-augmentation

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对不平衡数据进行随机森林回归

我正在使用随机森林的r包根据其氨基酸序列预测蛋白质对之间的距离，主要关注的是接近（距离较小）的蛋白质。我的...

r regression sampling random-forest cross-validation

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Scikit-learn：对训练数据进行交叉验证，然后将模型拟合到测试数据上

python scikit-learn cross-validation

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如果设置条件搜索空间，如何将Hyperopt参数传递给KerasClassifier

感谢我在上一篇文章（如何将KerasClassifier，Hyperopt和Sklearn交叉验证结合在一起）中给出的好答案，它提供了很大的帮助。我还有其他问题：如果我设置条件搜索空间...

python keras scikit-learn cross-validation hyperopt

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GridSearchCV＆RandomizedSearchCV-运行后是否重新拟合模型

我有一些测试和训练数据，测试数据没有任何因变量。我目前正在运行GridSearchCV或RandomizedSearchCV来查找最佳参数。我应该通过我所有的“ ...

python machine-learning scikit-learn cross-validation gridsearchcv

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SMOTE函数在make_pipeline中不起作用

我想同时应用交叉验证和过采样。我从此代码中收到以下错误：从sklearn.pipeline导入管道，make_pipeline imba_pipeline = make_pipeline（SMOTE（...

python scikit-learn cross-validation oversampling smote

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如何使用交叉验证来打印4个模型的准确性，召回率和准确性？

这是我的分类代码。我想使用交叉验证来打印我的4个模型的准确性，召回率和准确性。我尝试并失败了，因为它总是打印一组...

python machine-learning scikit-learn cross-validation

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