我是 R 的新手，我想使用逐步回归执行一些特征选择。
因此，我想使用 caret 包应用以下代码
<pr
我想编写一个函数，允许我使用 sklearn.model_selection 的 cross_val_score 函数计算通过 5 样本交叉验证获得的
我是 <strong>tidymodels</strong> 软件包的新手。我试图了解如何微调许多模型，但我发现了一个 <a href="https://
以下函数应与 Caret 的 <code>train()</code> 函数一起使用。没有任何因素变量或没有交叉验证它工作正常。
我目前正在撰写数据分析课程的期末论文。
这是关于获取一个大型数据集并执行多种方法，这些方
我使用的是从 Internet 下载的一个非常简单的 csv 文件，只有两列。第一列是“MonthsExperience”，类似于“3
我试图预测水是否可以安全饮用。数据集由这里的一个组成：
<a href="https://www.kaggle.com/adityakadiwal/water-pot
Pycaret 的 <code>create_model</code> 函数执行交叉验证并打印每个验证折叠拆分的度量分数。
<a href="https:/
所以我看到了不同的交叉验证实现。
我目前正在使用 pytorch 来训练神经网络。
我当前的布局如下所示：
<strong>问题背景</strong>
我想使用在 Python 的 <a href="https://github.com/slundberg/shap" rel="nofollow noreferrer">sha
我正在使用 cross_val_score，cv=5。我知道数据集将被分成 5 份。在这种情况下，80% 将用于训练，20% 将用于
我使用下面的方法来拟合数据模型，无论输入参数如何，它总是给出 0.0768385736953838 作为预测值
<pre><c
我在 python 中使用随机森林来解决我的回归问题。我有相当大的数据（5 个特征，1 个目标，9387 个数据集
我想在混合朴素贝叶斯模型的训练中使用 10 折交叉验证。
我使用了 fastnaiveBayes 包。但我不知道如何进
我有一个数据集，我想使用 GroupShuffleSplit 将其拆分为训练 (60%) 测试 (20%) 和 val (20%)。
是否可以将其用于
sklearn 的 <a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html" rel="nofollow noref
我收到错误
<pre><code>ValueError: k-fold cross-validation requires at least one train/test split by setting n_splits=2 or more,
我想为我的回归模型找到预测区间。这是一个多元自适应回归样条 (MARS) 模型。
R 中的 earth 包提供
<pre><code>from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(regressor, X_digits, Y_digits,cv=10,scoring='neg
我有一个像这样的 DataFrame。
<pre><code>d = {'col1': [1, 2,3,4,5,6,7,8], 'col2': ['a', 'a',&
