我正在尝试使用回归模型来训练和预测多输出数据集（即预测多个目标列）。
sklearn文档中的该列
在我的数据中，有多个条目对应于一个主题，我不会在训练和测试集之间混合这些条目。因此，我查看
我在应用k倍层折时遇到问题。在下面，您可以找到运行良好的我的体系结构。它由两个信号输入组成，
我正在尝试为任何模型（随机森林，决策树，朴素贝叶斯等）获得10倍混淆矩阵
如果我运行如下所示的
我正在尝试为任何模型（随机森林，决策树，朴素贝叶斯等）获得10倍混淆矩阵
如果我运行如下所示的
我试图使用<code>cross_val_score()</code>函数和嵌套交叉验证在python中实现一个简单的Elastic Net Regression，但它
我想使用交叉验证来访问我的模型，但是我无法将其放入此代码中。
<pre><code>accuracy <- function(x, real
我在GUP和CPU上使用相同的数据集运行相同的代码来训练相同的CNN模型，并且在我的代码中使用了k倍交叉
<strong>我需要什么/我在想什么</strong>
我正在使用keras API执行交叉验证，并且已将执行一轮CV的所有代码
我可以使用KerasClassifier sklearn包装器对我的keras模型进行交叉验证。
<pre><code>from tensorflow.keras.wrappers.sc
我想获取虹膜数据并基于GridSearchCV函数选择最佳的物流模型。
<strong>到目前为止我的工作</strong> </
<strong>背景：</strong>
我使用 scikit-learn 处理一个关于多类分类问题的项目。
我的数据集包含 40 个测
我在个性化数据集上应用了 Sklearn DecisionTreeClassifier() 来执行二元分类（第 0 类和第 1 类）。
最初
我在运行下面的代码时遇到错误。我只是尝试在特定分组中生成线性回归，并使用这些模型使用留一法
不知道为什么很难找到有关此主题的信息。
我想 CV 我的 SEM 模型。 N = 360。我已经将 70% 的数据提
我正在使用 ropls_1.22.0 包来执行具有单个响应和 200 多个预测变量（来自代谢组学）的 OPLS。
<pre><code>o
谁能解释使用 shuffle 函数的“正常”k 折交叉验证之间的区别，例如
<pre><code>kf = KFold(n_splits = 5, shuffle
我需要在一个交叉验证的结构化顺序中拆分数据，例如：
fold-1 观察值从 1 到 10，fold-2 观察值从 11
我想用 sklearn.kfold 拆分我的数据。这是我的代码
<pre><code>kf = KFold(n_splits = 10)
print(np.shape(X_1))
print(np.s
我正在尝试训练具有大约 50 个特征的 1.5k 大小的训练数据。数据预处理后，我尝试使用各种回归器进行
