如何在这个深度神经网络代码中使用交叉验证方法而不是 train_test split
实际上，我正在合并3个深度神经
我想执行 10 次 5 折交叉验证并输出准确度。让我们考虑一下我的功能：
<pre><code>library(caret)
cross_valida
我试图改进我的随机森林分类器参数，但在查看其他人的一些示例后，我得到的输出看起来不像我预期
我正在使用 glm 执行 5 折交叉验证来执行逻辑回归。这是使用内置汽车数据集的可重现示例
<pre><code>li
tscv 返回 h 步预测与实际值之间的差异。但这是针对测试集还是验证集？我在网上或文档中找不到相关信
我有一个 2010 年至 2016 年期间的时间序列训练数据集，其观测次数列在下表中。我想在 R 中执行滚动原
我在预测包中使用 tsCV 来评估不同模型在不同预测范围内的预测。
但是，当我运行以下多变量 mlp
我正在尝试使用 Symfit 对分段模型执行交叉验证：
我的数据：
<pre><code>x_data = np.array([1, 2, 3, 4, 5,
我正在做以下事情：
<pre><code>def make_trans(verbose=False):
ct = ColumnTransformer(
[
('num'
这些是我用于 Python 3.9 和 Spark 3.1.1 的包：
<pre><code>from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.feature import Vec
当我使用一个数据集运行交叉验证 <a href="https://spark.apache.org/docs/latest/ml-tuning.html" rel="nofollow noreferrer">exa
我正在尝试创建一个循环（执行 10 次）以获得重复的交叉验证来评估 4 个模型的预测性能，然后我必须
我对 <em>pyspark.sql.dataframe.DataFrame</em> 进行了逻辑回归，但是当我尝试进行交叉验证时，我收到标签不存
大家好，我需要帮助解决下面的功能。我正在使用 R 语言。
我正在使用的数据集称为工资，它来自
在对 XGboost 玩具模型进行超调时，我尝试复制 <code>cross_val_score()</code> 的结果。
我使用代码 NO.1 进
我正在尝试使用 RFECV 进行逻辑回归。这是我的代码：
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>log_reg = Logi
我有一个以荷兰大城市社区的能源消耗为因变量和几个自变量的数据集。我想建立一个随机森林回归模
我正在尝试进行交叉验证，以查看 5 个蘑菇特征中的哪个模型最能预测蘑菇是可食用的还是有毒的。我
我正在尝试在 R 中执行情绪分析。我的问题是我创建的折叠不适用于更大的数据集（4 百万）。下面是更
我对此很陌生，而且相当困惑。我正在用随机森林（分类）训练我的模型，并试图完全掌握以下概念。</
