我想将 tsCV() 与多重聚合预测算法 (MAPA) 和 ETS 结合使用，当我尝试运行以下代码时，所有 e2 返回值都是
<pre><code>y <- msts(dat.day.ts$DailyEnergy, seasonal.periods=c(7,30.4,182.4),start=c(2007,1,1))
fit <- tbats(y)
plot(fit, main="
我正在尝试在嵌套交叉验证中标准化我的数据。但是，我不确定我会在哪里做这件事。它可能需要在 cv f
当将 3 个训练模型的 3 个模型指标（RMSE、MAE、Rsquared）绘制到测试集指标时，我试图证明神经网络模型
我正在尝试按照本教程构建一个条件随机场模型 <a href="https://www.kaggle.com/shoumikgoswami/ner-using-random-forest-an
我正在运行以下代码行：
<pre><code>validation_curve(PolynomialRegression(),X,y,
param_name='polynomial
我很难从 <a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html#stratification" rel="nofollow noreferrer">https://sci
我正在使用不同的交叉验证方法。我首先在我的代码上使用 k fold 方法，它非常好，但是当我使用 <code>sa
我有一个数据集，其中包含从 twitter 上抓取的大约 17000 个用户数据，我正在使用潜在狄利克雷分配算法
我正在处理 M3 比赛月度数据的时间序列 551。
所以，我的数据是：
<pre><code>library(forecast)
library(M
让我们获取数据：
<pre><code>set.seed(42)
y <- rnorm(125)
x <- data.frame(runif(125), rexp(125))
</code></pre>
我想
我想知道在没有拦截的情况下执行交叉验证是否可行。
<strong>我的疑惑</strong>
<pre><code>library(care
我想弄清楚如何使用 cross_validate 生成混淆矩阵。我可以用目前的代码打印出分数。
<pre><code># Instantiat
我对模型验证感到困惑。
我为 6 种不同算法所做的工作：
-->分离我的数据集 75/25（训练/测试
我正在使用 knn 和 knn.cv 进行一些预测。我是这样开始 knn 的
<pre><code>model = knn(train, test, cl=y_train$DEATH_E
关于 p 值和成功率的计算，我有两个问题，Pearson 等人在 2007 年提出的方法。
<ol>
<li>只有在 maxent 设
让我们考虑数据
<pre><code>set.seed(20)
y <- sample(0:1, 100, replace = T)
x <- data.frame(rnorm(100), rexp(100))
</
让我们获取数据：
<pre><code>y <- sample(0:1, 125, T)
x <- data.frame(rnorm(125), rexp(125))
</code></pre>
我想对
我有一个名为 features 的数据框，我按如下方式缩放数据：
<pre><code>
col_names=features.columns
scaler=StandardS
我正在尝试在我的机器上使用拓扑数据分析 (TDA) 重现 <a href="https://github.com/giotto-ai/football-tda" rel="nofollow
