我正在将 Titanic 数据集作为我的第一个 Kaggle 项目。但是我收到了这个用户警告，我正在努力找出如何摆
我正在通过在 tensorflow(keras) 实现中使用 U-Net（基于 CNN）来解决睡眠传感器数据的时间序列分割问题，但
我有一个问题，
根据我的理解，验证集通常用于微调超参数和提前停止以避免在 CNN/MLP 的情况下过拟合
该项目基于 2010 年 1 月 4 日至 2016 年 10 月 30 日期间比利时电价的小时时间序列。我的数据集是上面的：
我正在尝试在 LSTM 中使用带有validation_data 的嵌入。然而，嵌入似乎改变了数据的形状。考虑到验证数据
我的所有模型都使用以下内容进行初始化：
<pre><code>def intiailize_clf_models(self):
model = RandomForestClassif
给出反映客户特征以及银行是否继续与他们合作（流失）的银行客户样本。样本涉及 10,000 个客户，而文
我想使用 <code>caret::train</code> 计算具有最佳 alpha 和 lambda 的弹性网络回归模型的 10 倍交叉验证 AUC
<
我有数据，我想使用插入符号运行树模型。我有因子变量 <code>F1 F2</code>，我想用它来预测我的 <code>Y_buck
我专门这样做，因为我需要 X_train、X_test、y_train、y_test 否则我可以很容易地适应 X，y。但我不确定下面
我试图了解在训练具有交叉验证的模型时究竟应该在哪里发生 SMOTE-ing。我知道所有的预处理步骤都应该
为了在 5x2 CV 测试中计算 t 统计量，分子基于单个 CV 折叠。通常，分子是在第一次迭代的第一次折叠上
以下是使用 <code>for</code> 循环进行 $k$-fold 交叉验证的算法：
''
<pre><code>library(tidyverse)
default.data
我正在使用 <code>sklearn.model_selection.LeavePGroupsOut</code> 在我的数据集中的每个站点上训练分类器，并在所
我有几年来有规律间隔的数据（从早上 6 点到晚上 8 点的每小时数据）。我创建了一个具有相同模式的
我知道您可以在执行 <code>RandomizedSearchCV</code> 时输入多个得分手，但我找不到将使用哪一个进行优化。</
<pre><code>ctrlspecs <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 5, repeated = 5)
</code></pre>
我使用了repeatcv方
我正在尝试交叉验证 python 中的一些东西，但使用这个：
<pre><code>from sklearn.model_selection import cross_val_s
我正在使用 R 中的 glmnet 包对数据集执行弹性网络逻辑回归。
我正在通过交叉验证调整 Alpha。请参阅下
一个由两部分组成的问题：我想弄清楚：<br/>(1) 如何使用 <code>lm()</code> 为线性回归生成 ROC 曲线（正确
