我仍然对数据验证工作流程感到困惑。据我了解，当我获得数据集时，我使用<code>train_test_split</code>将数
我有一个特征矩阵（X_train_balanced）和一个目标向量（y_train_balanced），用于分类任务（3个类）。为了执
我执行了10倍交叉验证的回归模型。<br/>
<pre><code>for train, test in kf.split(X, Y):
print ("Fold ", cv)
我使用GroupKFold调整了RandomForest（以防止数据泄漏，因为某些行来自同一组）。
我得到了最佳拟合
在3类分类问题中，我有一个矩阵X（特征，昏暗的320x7）和一个数组y（目标，昏暗的320x1）。我为5种不同
我正在尝试使用以下方法进行交叉验证：
<pre><code>cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=10,n_repeats=3,random_state=1
我正在使用LogisticRegressionCV的<code>.score()</code>方法来为我的模型得出准确度得分。
我还使用<code>cros
我生成两个随机向量，然后运行10倍并尝试使用另一个向量来预测一个变量，然后计算实际值与预测值之
我正在训练一个模型，根据某些数据预测对错。在训练和测试模型时，我从功能列表中删除了产品编号
我想对二进制分类问题应用一对交叉验证（LPOCV）。对于选择为保持/测试对的每一对样本，它应该是每
在GridSearchCV的Sklearn中，我们可以给模型赋予不同的评分，并使用重新拟合参数，使用整个数据集中发现
我正在尝试使用SVM分类器通过自定义交叉验证折叠对二进制分类问题进行建模，但是它给我带来了错误**
我正在使用GridSearchCV进行线性回归的特征选择（SelectKBest）。结果显示选择了10个功能（使用.best_params_）
我在构建DNN时使用了Keras的scikit-learn分类器API，即“ tf.keras.wrappers.scikit_learn.KerasClassifier”。我的平均简
我有一个月销售量为84（从2013年1月1日到2019年12月）的数据集-仅几个月，而不是几天。
<pre><code>Month 0
我正在尝试使用交叉验证来评估模型（MNIST）：
<pre><code>from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sk
我正在尝试使用SVC和分层K折来获得分类器的ROC曲线，但是对于每折，FPR和TPR都设置为[0。 1.]，但我仍然
我正在尝试使用'插入符'库评估R中的多个交叉验证预测模型，但是每次尝试加载数据集时都会出现一条
此处使用的数据集也已在其他模型中使用，并且可以正常工作。此外，C5.0方法已与另一个数据集一起使
在哪里创建Keras模型对象，在K形折叠循环内还是在外部？
请解释为什么您的答案是正确的。
<pre><code>
