我想使用准确率、准确率、召回率和 F-measure 作为性能指标。在只是准确性的情况下，代码工作正常，但
我有一个向量列表，我想用它来进行交叉验证，但我不太明白我应该怎么做。这是我的代码：
<pre><cod
我试图根据一个特征预测一个标签变量。两者似乎是高度线性相关的。我选择了一个线性回归模型来描
我有类似于以下的时间序列数据：
<pre><code>dates <- as.character(seq(as.Date("2020-01-01"), as.Date("202
我有一个包含依赖观察的数据库，需要使用分组重采样策略来避免数据泄漏。我预测的结果是二元的。
我有一个大数据集：140 万行。我首先执行训练测试拆分：
<pre><code>X_train, X_test, y_train, y_test= train_test_
我正在尝试了解交叉验证分数和准确度分数。我得到了准确度分数 = 0.79 和交叉验证分数 = 0.73。据我所
我查看了文档，但找不到我的问题的答案，希望这里有人知道。
下面是一些示例代码：
<pre><code>N_FOLD
我正在寻找有关我在 R 中运行的某些代码的一些指导。我正在尝试通过交叉验证在内核回归中从值网格
这可能是一个愚蠢的问题 - 希望它有意义。我使用随机对照试验的基线数据，以相对较小的样本量 (n = 20
<pre><code>import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.fo
我喜欢在 mlr3 中使用留一法交叉验证（作为管道的一部分）。
我可以指定折叠数（=实例数），例
我正在为我的网络 (CNN) 进行 K 折交叉验证。我正在手动处理它，而不是 scikit learn 中的函数。
以下是我
我想计算一个留一法重采样的所有迭代的聚合性能度量（精度）。
对于单次迭代，该度量的结果只
为了简化我的问题，我使用 STAN 拟合线性模型，y~ Normal(a+b*x,sigma)。我只想交叉验证估计的 b 和 sigma，这
我有一个关于 ML 问题中使用的交叉验证的问题。如果我们对数据集应用 5 倍交叉验证，例如 2 次，一次
在 Y 目标变量上使用 multilabelBinarizer，对 X 文本特征使用文本挖掘，并尝试使用 cross_val_score 执行交叉验
对于 <code>Xy</code> 回归问题，我有 100 条记录，其中 <code>X</code> 是输入，<code>y</code> 是目标变量。我正在
当我运行教程中的以下代码时，几乎在我尝试的每个视频中，最后都会出现以下错误。
来源：<a hre
在将数据拆分为训练和测试后，我在训练集上使用了 K-cross 验证。但这给出了一个错误，我认为这是由
