在对 Prophet 模型执行交叉验证时，我遇到了一个错误：<em>不再支持单位“M”、“Y”和“y”，因为它们
我想在 r 中绘制一个图，如下所示：
<a href="https://i.stack.imgur.com/l7Zlk.png" rel="nofollow noreferrer"><img src=
我有一个元组列表，其中一个元组具有结构 (train_ids, test_ids)。该列表旨在用作带有 XGBoost 的 SKlearns GridSe
我正在使用网格搜索来查找 2 个模型的最佳参数。我必须使用整个数据集构建一个模型，并使用减少的
我看到一篇关于 <a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167923609001377" rel="nofollow noreferrer">ScienceDire
我正在处理一个 NLP 项目，使用不同的评分方法，我得到了不同的结果。例如
这个给了我 90% +/- 0.6%
大多数关于 ML 的文章都指出，使用 k 折交叉验证方法在看不见的数据上生成模型性能的稳健指标已成为
我正在尝试构建一个强大的模型来预测基于 88 个数据点的损耗率。我遇到了前瞻验证。我对它的理解如
我正在开发一种算法，根据从这些段计算出的特征，对属于 0/1 类别的脑电图段进行分类。我有 20 名患
我有包含分类值和非分类值的数据集。
我对分类值应用 OneHotEncoder，对连续值应用 StandardScaler。
<pre><
来自文档 (<a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html#group-k-fold" rel="nofollow noreferrer">https://scik
我有以下一段代码：
<pre><code>from sklearn import model_selection
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import
我正在做一个二元分类。我可以知道如何在进行 K 折交叉验证时提取训练数据框的错误分类或分类实例
我目前正在尝试寻找 XGBoost 模型的最佳参数。
找到最佳参数后，我想通过使用多个自定义评估指标，通
我正在运行一个随机森林模型的留一法网格搜索。我使用 f1 分数来获得最佳估计量和分数。从这里开始
是否可以通过逐批提供输入集来使用 k 折交叉验证来训练 sklearn 随机森林模型？因为我有一些内存问题
我想知道以下代码是如何工作的。
<pre><code>> rm(list = ls())
> data(iris)
> head(iris)
> iris$y <- fact
我正在执行随机搜索 cv 以在套索回归中查找 alpha 值，并且我正在执行 10 折交叉验证。有没有办法像我
我遇到了一个问题，我在 statsmodels 中构建阶跃函数，同时首先使用交叉验证来确定理想的切割量。但是
我有下面的脚本，它应该使用交叉验证来训练不同的模型，然后计算平均准确度，以便我可以使用最佳
