我正在使用 GridSearchCV 在执行 KFold 时为 k 个随机森林模型找到最佳参数。我想将所有这些 k 个模型存储
我使用 5 个交叉验证和 F1 指标来评估我的神经网络。
但是，在 Jupyter Labs 中运行我的代码时，它似
我有兴趣在使用 MNIST 数据的分类问题上使用 <code>GridSearchCV</code> 中的 <code>sklearn</code> 函数。但是， sklea
我想在具有 12000 条记录的数据集上使用增强技术。我将数据分成 6 等份，其中 4 份用于训练，1 份用于
我在 keras 中有一个图像数据集，我在训练和测试之间直接从各自的函数中分别加载：
<pre><code>from tens
设置 plotit=FALSE 和 printit=FALSE 时
<code>c <- cv.lm(resdata,x,m=5, plotit=FALSE, printit=FALSE)</code>
错误：<
我通过多次运行 LASSO 并取平均 lambda 来选择一个 lambda，我使用了 <code>glmnet</code>。我知道想用这个 Lambda
我正在尝试使用 naiveFolds 找出 crossvalidationError。
<pre><code>naiveBayes_fold = function(fold, features, target, laplace
我有这个 <code>df</code>，我想使用交叉验证来训练、测试和验证它的功能：
<pre><code>RangeIndex: 370 entries,
当我使用 sklearn 和手动进行 GridSearch 时，我得到不同的结果。
第一个代码块是我使用 sklearn 运行 Gr
我有以下分类模型。我有训练集和测试集。我在训练集上训练它，输入是 3400 向量，输出是 3 个类 (0,1,2)
我正在尝试在管道上使用 cross_validate 函数。如果我正常训练它，管道可以正常工作，但是当我使用 cross_
我需要对存储在 pandas.DataFrame 中的数据集执行 n 倍（在我的特定情况下为 5 倍）交叉验证。我目前的方
我正在使用随机森林分类器并且我想执行 k 折交叉验证。
我的数据集已经分成 10 个不同的子集，所以我
有没有办法使用 CatBoost 和 Optuna 进行修剪（在 LightGBM 中很容易，但在 Catboost 中我找不到任何提示）。
我正在尝试为家具电子商务实施协同过滤器（想想wayfair）。我需要一些有关交叉验证策略的指导。
<p
是否可以在交叉验证模型后获得 RMSPE？我知道我可以轻松获得 RMSE - 但是均方根<strong>百分比</strong>误差
我正在尝试绘制 ROC AUC 曲线。我得到的分数如下：
<pre><code><TextField
className={classes.textBox}
select
我想验证表单中至少有一个字段<strong>不</strong>为空 - 至少有一个字段已归档。我创建了自定义验证器：
我想知道是否有一种简单的方法可以在 python 中进行训练测试拆分（主要对交叉验证感兴趣），这样我就
