cross-validation专题提供cross-validation的最新资讯内容,帮你更好的了解cross-validation。
我试图通过首先将我的数据拟合到 glm 模型,然后使用预测来进行留一法交叉验证。显然我没有正确设置
使用SKLearn的RandomForestRegressor在一个集合(数据)的'sales'列上建立一个随机森林,我如何找到拟合后的out
<strong>我的问题</strong> 我想建立一个具有高 AUC 的逻辑回归模型来预测二元变量。 我想使用以
我正在运行一组连续变量和一个连续目标的回归模型。这是我的代码: <pre><code>function sayhello(){ cons
我目前正在使用 LGBM 回归器模型来预测不同商店的产品单位销售额,我想执行 K 折交叉验证。 我正
您好,我一直在尝试运行以下代码 <pre><code>from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_predict kf = KFold(shuf
我想了解随机森林模型在 K 折交叉验证中的工作原理。根据以下元素定义了一个简单的算法: <ol> <li>
我有以下用于回归问题的实验设置。 使用以下例程,将大约 1800 个条目的数据集分为三组:验证、
我正在努力尝试实施 K-NN 方法 交叉验证。 我必须找到 k 的最优值,代表最优超参数 邻居。数据集
<pre><code> from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.model_selection import cross_val_predict iris
我正在使用 <em>caret::train()</em> 函数开发一个带 10 折交叉验证的加权 knn 分类模型 (kknn) 和一个包含<em>kmax
我正在训练 8 个不同的模型(二元和多标签分类),我发现混淆矩阵显示和分类报告之间存在一些差异
当我使用如下代码时,我完全糊涂了: <pre><code>SELECT * FROM usersXstats Left JOIN usersXstats_alltime ON usersXst
我正在尝试手动计算 Viterbi 的概率分布,然后在交叉验证中使用它们。 我有一个带有句子的语料库
我对机器学习比较陌生,目前我正在尝试使用 R 中的 caret 和 randomForest 包来实现随机森林分类。我正在
我正在尝试使用 Keras 创建一个简单的多层感知器 (MLP)。 为了避免数据泄漏,我在交叉验证例程中使用了
我在 R 中使用 cv.gamlr 函数运行 CV Lasso。我可以获得对应于“1se”或“min”标准的 lambda 系数。 <pre><cod
考虑这样的函数调用:<code>cross_val_score(model, X, y, cv)</code>。 <br/> 在这个函数调用之前,我已经用 <code>Dec
在训练数据集上交叉验证超参数网格后,SparkML 的 <code>CrossValidator</code> 是否重新适合整个训练数据集?
我正在研究一种通过交叉验证执行特征选择和超参数调整的算法,但我无法理解管道中发生的情况。我