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Am在预测返回方向的分类模型之间进行比较。我可以使用混淆矩阵和k折交叉验证中的准确性指标,还是
我正在使用xgb.cv函数对xgboost的R实现中的最佳超参数进行网格搜索。当将预测设置为TRUE时,它会为非连
我创建了sklearn自定义估算器(带有套索的statsmodels.regression.linear_model.WLS)以使用交叉验证。 check_estimator
<h2>已更新</h2> 我已经上传了一个虚拟数据集,链接<a href="https://drive.google.com/file/d/1Tt6KWoGPYoy9zjm2A4zug_Cn99Dh
我了解为什么<a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html" rel="nofollow nor
我正在尝试使用Neuronet软件包构建预测模型。首先,我将数据集分为训练(80%)和测试(20%)两类。
我已经在R中编写了一个交叉验证/网格搜索样式代码,该代码试图为给定值<code>free_solo_date = dt.datetime(2017
我想选择功能,并使用嵌套交叉验证评估模型性能。 但是,我无法判断以下方法是否合适。 <ol> <li>
我正在尝试找到具有多项式内核的“最佳” SVM,因为据我了解,任务是找到超参数的最佳集合。我正在
<h3>客观</h3> 我想执行k倍交叉验证,但是我不想确定k-1数据集用于训练,k数据集用于测试,而是要确定
我有一个包含重复测量(3个时间点)的数据集,我想做的是创建当前数据集的5个子集。该数据集由5个
我正在尝试报告我对datset进行的rda分析的准确性,该数据集包含152个具有11个特征和2类(健康或退化的
我对R还是比较陌生,作为一项练习,我希望循环执行k倍CV 50次。我收到的错误是<em>“要替换的项目数不
我有一个特征数组(X)和因变量数组(y)的多类分类问题。 y有四个类别:1、2、3和4。数据严重失衡,
我正在处理回归问题并评估其效果。我想知道我的R平方值与我的交叉验证分数有何不同。这是过拟合的
我正在尝试使用scikit-learn进行分类,然后预测分类器的准确性。我的数据集相对较小,我不确定最佳参
最近,我想出了如何使用R中的'插入符'库对随机森林算法执行k倍交叉验证。 <pre><code>library(caret) librar
PySpark上GBT分类器的交叉验证在2 GB数据上花费了太多时间(80%的训练和20%的测试)。有没有办法减少
我正在尝试实现一个简单的Sklearn.linear_model.LinearRegression模型并通过MSLE评估其性能:<br/> MSLE基于SLE =(log
我了解k折交叉验证的概念,并且正在尝试将其应用于此处。以下伪代码正确吗? <pre><code>encoder = Encod