<pre><code>from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import cross_val_score from matplotlib import pyplot as plt a

我已经使用分层聚类算法将我的数据分成 10 折，但我不确定如何将其输入 <code>XGBoost</code> 以进行 10 折

我将 GridSearchCV 与我的自定义估算器一起使用。 gridsearchcv 工作正常，但未能返回 1 个参数。当我使用最

我知道如何使用 Sklearn 中的 <code>cross_val_score</code> 或 <code>cross_validate</code> 等基本实用函数执行 CV。 <

我应该在 <code>shuffle=True</code> 中设置 <code>sklearn.model_selection.KFold</code> 吗？ 我正试图在给定数据集

我正在使用 5 折交叉验证估计 GBM 模型。结果是二进制 (0, 1)，使用的分布是伯努利。我想使用交叉验证

假设我有一个 Pandas 数据框 <code>df</code>。 <code>df</code> 包含 1,000 行。如下图。 <pre><code>print(df)

我正在使用 <code>tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory</code> 加载我的训练和测试数据集。 我认为

这是我使用的不同 k (3,4,5,6) 值的基本代码 <pre><code>from numpy import array from sklearn.model_selection import KFold

我使用极限学习机 (ELM) 模型进行预测，并将我的数据集划分为 70% 的训练数据和 30% 的测试数据。我想添

我正在尝试将文本数据分为多个类。我想执行交叉验证来比较几个模型与样本权重。 对于每个模型

<pre><code>%$%</code></pre> GAMLSS 模型的基本交叉验证：工作正常 <pre><code>library(gamlss) library(gamlss.add) </code><

我正在尝试使用从http://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/改编的以下代码在XGBC分类器上执行多类分类问题的交叉验证import numpy as np import pandas as pd im

我在sklearn上使用Xgboost实现了一个讨人喜欢的比赛.但是,我收到此“警告”消息：$python Script1.py/home/sky/private/virtualenv15.0.1dev/myVE/local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/cross_validation.py:516：警告：y中填充