我正在使用几种评分方法使用cross_validate。 <code>results</code>变量是字典列表。我正在尝试使用<code>results[&
我目前正在自学Python和机器学习，并且正在从事有关分类的项目。我有可执行代码，我想自己重写并学
我正在尝试通过Keras执行KFold交叉验证，但由于某些原因，KFold拆分无效。
<pre><code>from sklearn.model_
<pre><code>cross_val_score(estimator=LinearRegression(), X=X, y=y, scoring='neg_mean_squared_log_error', cv=5)
</code></pre>
导
我尝试在重新估算的滚动预测中实现xreg。
不幸的是，我遇到了xreg长度的问题。
<pre><code># sample data
我正在训练不平衡数据集上的随机森林，准确性不高。我想避免交叉验证，而是使用现成的（OOB）评估
我想获取准确度，average_precision，F1，精度，召回率和roc_auc分数
我确实意识到，使用下面的代码，
我正在使用称为PurgedKFold交叉验证（<a href="https://mlfinlab.readthedocs.io/en/latest/implementations/cross_validation.html#i
我正在尝试预测图中的新边
我将其转换为带有'source''destination''link'列的dataFrame，'link'是二进制变量，如
基本交叉验证：
<pre><code>from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn import datasets
X, y = datasets.lo
我正在Matlab上使用LeaveOut交叉验证。
<pre><code>cv = cvpartition(classe_t,'LeaveOut');
</code></pre>
在每次
内部HTML：
<div class =“ snippet” data-lang =“ js” data-hide =“ false” data-console =“ true” data-babel =
关于交叉验证，以下正确吗？
训练数据分为不同的组，除一个训练数据集外，所有训练数据集均用
<a href="https://tidyposterior.tidymodels.org/" rel="nofollow noreferrer">Tidyposterior</a>使得可以分析交叉验证结果以选择
我正在使用默认的交叉验证（<code>nfolds=5</code>）使用h2o AutoML训练二进制分类模型。我需要获得每个保留
<a href="https://www.rdocumentation.org/packages/vtreat/versions/1.6.1/topics/kWayCrossValidation" rel="nofollow noreferrer">kWayCrossVa
我对在带有和不带有管道的GridSearchCV中应用RFE / RFECV有一些疑问。我经历了所有类似的问题，但它们并没
因此，我尝试使用<code>make_pipeline</code>中的<code>scikit-learn</code>清理数据（替换丢失的值，然后清理异常
我有类不平衡的数据（响应变量有两个类，其中一个类比另一个类更为常见）。在这种情况下，准确度
<strong>问题</strong>
我有一个名为<strong> FID </strong>的数据框（如下所示），我正在尝试按照此<a href
