我正在训练一个LSTM网络以使用张量流进行时间序列回归。我已经将400多个数据集（3个输入，1个目标）
因此，我正在尝试使用<code>tidymodels</code>将深度学习模型融入我的数据中。通用接口是<code>mlp()</code>，我
我正在建立回归和分类模型，以计算训练和测试误差，并根据看不见的数据预测结果。为了使模型更加
我在这里发现了很多有关从合适的CrossValidator对象中提取最佳最佳模型参数的问题，但是我没有发现任何
我正在尝试计算<code>R2</code>的{{1}}和<code>Q2</code>得分，但是我很难从头开始为矩阵计算<code>PCA</code>
这是一个理论上的问题，因为我认为我对交叉验证的实际作用尚不明确。
我正在解决二进制分类问题。
我一直了解到，标准化或规范化仅应适合训练集，然后才能用于转换测试集。所以我要做的是：
<pre><
我正在学习新的tidymodels框架的绳索，因此我可能会误解一些基本知识。
我提供了一个独立的示例
我想使用插入符号的k倍交叉验证来计算某些指标的样本内和样本外预测准确性。
到目前为止，我
我正在使用k = 10的k倍交叉验证。因此，我有10条ROC曲线。
我想在曲线之间求平均值。我不能只对Y轴上的
您好，谢谢您抽出宝贵时间阅读此问题。
我已经使用R中<code>cv.clogitL1</code>包中的<code>clogitL1</code>
图像是数据片段。目标变量是二进制预测变量<a href="https://i.stack.imgur.com/JPRlB.jpg" rel="nofollow noreferrer">1</a>
我用5倍交叉验证技术构建了SVM模型。
我想使用tune.svm（）函数来调整最佳参数。但是，默认情况下
，tun
我想使用CrossValidation训练Keras模型，但是我的数据是列表的字典。
我想折叠10次，所以我希望每个
我正在尝试实现自定义估算器类，并将其与sklearn cross_val_score（）结合使用。我有一个“ fit”，“ get_par
我有两个数据集，我想通过其中一个训练SVM分类模型（<code>fitcsvm</code>），然后为另一个模型预测标签。
我使用TILDA图像数据集开发了卷积神经网络，使用以下模型可以提供90％以上的准确性。我对模型使用了4
我想使用交叉验证来计算特异性。我找到了用于计算准确性，f1分数和精度的代码。但是我找不到它的特
对以下问题的任何帮助将深表感谢。下面，<em> X </em>是输入描述符（大小为（10000，72）），<em> Y </em>是
我正在scikit管道中运行功能选择和交叉验证，以优化SVR中的超参数。由于互信息特征选择取决于响应变
