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。

如何使用 statsmodels 中常用的模型包装器来应用交叉验证？

我在这里阅读了相关讨论：Using statsmodel estimations with scikit-learn cross validation, is it possible? 在链接的讨论中，建议对来自

python scikit-learn statsmodels cross-validation glm

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如何在 Bagged DecisionTreeClassifiers 上正确使用 GridSearchCV

我目前正在尝试通过 GridSearch 超参数调整一个由装有 BaggingClassifier 的 DecisionTreeclassifiers 组成的集成模型。我希望能够正确地将 Gridsearch t...

python scikit-learn cross-validation hyperparameters ensemble-learning

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AttributeError：“Adam”对象没有属性“build”：我该如何解决这个问题

我无法用我的代码创建 Ann 模型，因为每次都会出现此错误消息。我该如何解决？错误消息：AttributeError：'Adam' 对象没有属性 'build' 我尝试使用不同的

python keras neural-network cross-validation attributeerror

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在交叉验证练习中使用预测函数时得到不准确的行数

我正在对从 1 到 5 的多项式执行 K = 10 的 K 折练习，目的是确定哪个多项式最适合所提供的数据。尽管如此，当我尝试预测...

r cross-validation k-fold

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sklearn 中 Ridge 的自定义交叉验证

我编写了以下算法来实现 Ridge 回归并通过交叉验证估计其参数。特别是，我想实现以下目标：为了交叉

scikit-learn pipeline cross-validation

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是否需要先训练模型再进行K折交叉验证，还是先训练模型后进行交叉验证？

我正在实现一个神经网络的分类目的，现在我在交叉验证的麻烦我的问题是给下面。我们需要先训练模型，然后交叉验证......。

machine-learning cross-validation

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将数据集在训练和测试之间进行划分，尊重类分布[重复]。

我想在一个给定的数据集中对一个机器学习算法进行10次运行，分布如下 np.unique(x[:,24], return_counts=True) (array([1., 2.]), array([700, 300])) 这意味着......

python machine-learning cross-validation

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在Python中应该如何使用cross_val_score()？

我在比较Perceptron的单次运行的准确率和使用Perceptron作为分类器的虹膜数据集的cross_val_score()的准确率。我对这个问题不确定。在一个...

python machine-learning cross-validation perceptron iris-dataset

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不知道get_n_splits的目的是什么，为什么要这样做。

我在Kaggle上关注一个内核，看到了这段代码。#验证函数 n_folds = 5 def rmsle_cv(model): kf = KFold(n_folds, shuffle=True, random_state=42).get_n_splits(train.values) ... ...

python scikit-learn cross-validation k-fold

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如何从Gridsearchcv中绘制决策树？

我试图绘制用GridSearchCV形成的决策树，但它给我一个Attribute错误。AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'n_features_' However if i try ...

python scikit-learn decision-tree cross-validation

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H2O交叉验证选择的nfolds会改变数据的使用比例吗？

H2O手册中介绍了k折交叉验证的数据是如何拆分的。给出的例子是针对5折交叉验证的，请看这里：http:/docs.h2o.aih2olatest-stableh2o-docsdata-science...

python cross-validation h2o k-fold

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| param["p1"] > 1) { ...

我首先想到的是某个地方出现了愚蠢的拼写错误，但似乎并非如此。感谢任何帮助。

r syntax-error cross-validation

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sklearn中不同分类器的cross_val_score表现不同

我在使用sklearn中的cross_val_score()时遇到了一些困难，我用下面的代码实例化了一个KNeighborsClassifier：clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=28)。我用下面的代码实例化了一个KNeighborsClassifier：clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=28) 然后我使用cross ...

python scikit-learn random-forest cross-validation nearest-neighbor

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如何计算每个分类器的k倍交叉验证和性能的标准差？

我需要（根据提示）"计算3个算法中每个算法的n倍交叉验证以及n倍性能测量的平均值和标准差"。我的原始数据框是...

python machine-learning scikit-learn cross-validation

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K-fold交叉验证和样本外交叉验证。

K-fold交叉验证和样本外交叉验证的区别是什么？你能用几句话来描述每种CV方法的步骤吗？

machine-learning statistics data-science data-analysis cross-validation

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计算交叉验证的AUC 95 % CI (Python, sklearn)

我正在寻找正确的方法来计算AUC 95％的CI从我的5倍的CV。n = 81我的训练数据集，所以，如果我应用5倍的CV，相当于平均约。