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。

神经网络的交叉验证：如何对待epoch数？

我正在实现一个pytorch神经网络（回归），想要确定最好的网络拓扑、优化器等。我使用交叉验证，因为我有x个测量数据库，我想

python neural-network pytorch cross-validation

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如何在 TensorFlow 中实现大数据集的交叉验证而不将整个数据集加载到内存中？

我目前正在为一个机器学习项目处理一个大型数据集，并选择使用 TensorFlow 的 tf.data API 来高效管理数据加载和预处理，而无需加载 en...

tensorflow machine-learning keras cross-validation tf.data.dataset

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为什么我在惩罚包的情况下得到了很大的最佳收缩参数 lambda 值？

我正在研究使用LASSO（最小绝对收缩和选择算子）和Cox模型的生存分析。我使用R包penalized和optL1函数来找到最佳收缩参数la...

r optimization lambda cross-validation cox-regression

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减少因果影响模型中的可信区间

我正在构建的因果影响模型遇到了问题。我正在尝试为一家商店的每日销售情况创建一个反事实（nseasons = 7）。我已包含附近其他 5 家商店的销售额。

r cross-validation causality impact-analysis credible-interval

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不同指标的交叉验证

当我使用Python的Sklearn进行交叉验证并获取不同指标（准确度、精度等）的分数时，如下所示： result_accuracy = cross_val_score(分类器, X_train, y_train,

python python-3.x scikit-learn cross-validation

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具有交叉验证的神经网络模型的多个指标

我正在尝试获得 LSTM 模型交叉验证的 F1、精度和召回率。我知道如何显示准确性，但是当我尝试使用 cross_validate 显示其他指标时，我得到了许多不同的结果......

python neural-network cross-validation metrics

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使用 GroupShuffleSplit 与 GridSearchCV 和 cross_val_score 进行嵌套交叉验证

我正在尝试执行嵌套交叉验证，同时还使用 GroupShuffleSplit 类合并基于组的拆分。但是，我遇到了“TypeError：无法 pickle 'generator'

python scikit-learn classification cross-validation

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K-Fold交叉验证的应用与部署

K-Fold 交叉验证是一种用于将数据拆分为 K 个折叠以进行测试和训练的技术。目标是估计机器学习模型的通用性。

machine-learning cross-validation k-fold

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使用 pytorch 进行 k 折交叉验证

我正在训练将 k 折交叉验证添加到我的脚本中，在阅读了一些文档后，它说训练循环应该位于折叠循环内但我不明白的是...

python pytorch conv-neural-network cross-validation pytorch-dataloader

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克隆和拟合 RandomizedSearchCV 后的随机化行为

我有一个基本的嵌套 CV 循环，其中外部循环执行内部模型调整步骤。我的期望是每次折叠都应该抽取不同的超参数值随机样本。然而，在...

scikit-learn cross-validation random-seed

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使用 cross_val_predict 与 cross_val_score 时，scikit-learn 分数不同

我希望这两种方法都会返回相当相似的错误，有人可以指出我的错误吗？计算 RMSE... rf = RandomForestRegressor(random_state=555，n_estimators=100，max_深度=8)

python machine-learning scikit-learn cross-validation

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目标转换和特征选择。 ValueError：输入 X 包含 NaN

我在 scikit-learn 中使用 RFECV 进行特征选择。我想使用 log(y) 运行 XGBoost 模型，因为我已经能够证明它的性能比仅 y 更好。简单的...

python scikit-learn cross-validation feature-selection rfe

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跨多个模型的交叉验证折叠的一致性

我目前正在做一个机器学习项目，其中使用三种不同的模型：随机森林、AdaBoost 和梯度提升。对于每个模型，我将它们应用到一组

machine-learning random-forest xgboost cross-validation

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如何使用 LightGBM.LGBMRanker 执行交叉验证，同时保持组在一起？

我遇到了搜索问题，我有一个查询和网址数据集。对于给定的查询，每对（查询、网址）都有一个相关性（目标），即一个应保留网址顺序的浮点数。我会...

machine-learning scikit-learn cross-validation ranking lightgbm

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如何使用sklearn获得K-Fold交叉验证的平均分

我使用sklearn应用K折决策树，有人可以帮助我显示它的平均分数。下面是我的代码：将 pandas 导入为 pd 将 numpy 导入为 np 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt 来自

scikit-learn cross-validation

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我是给 cross_val_score() 整个数据集还是只提供训练集？

由于该类的文档不是很清楚。我不明白我赋予它什么价值。 cross_val_score（估计器，X，y=无）这是我的代码： clf = LinearSVC(random_state=种子, **参数)

python machine-learning scikit-learn cross-validation

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Sklearn cross_val_score 给出的数字与 model.score 明显不同？

我有一个二元分类问题首先我训练测试将我的数据分割为： X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42) 我检查了 y_train，它基本上...

python machine-learning scikit-learn classification cross-validation

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使用cross_val_score时我们只使用训练数据吗？

我们向 cross_val_score 提供训练数据还是整个数据？使用 cross_val_score 时我很困惑。我知道我们将数据划分为训练和测试，并为我们的模型提供训练......

python validation cross-validation

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在手动交叉验证和cross_val_score之间获得不同的分数值

我创建了一个 python for 循环，将训练数据集分割成分层的 KFold，并在循环内使用分类器来训练它。然后使用经过训练的模型通过验证数据进行预测。 ...

python machine-learning scikit-learn cross-validation text-classification

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在手动交叉验证和cross_val_score之间获取不同的指标值

我创建了一个 python for 循环，将训练数据集分割成分层的 KFold，并在循环内使用分类器来训练它。然后使用经过训练的模型通过验证数据进行预测。 ...

python machine-learning scikit-learn cross-validation text-classification

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