cross-validation 相关问题

交叉验证是一种评估和比较统计和机器学习中预测系统的方法。

模型部署：交叉验证和超参数调整

我正在使用 Prophet（时间序列元模型），我有一个与模型部署相关的问题，该问题也扩展到其他机器学习算法。所以我使用了提供的代码...

cross-validation grid-search prophet

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使用 Bootstrap 重采样、LASSO 和逐步回归进行特征选择

在本文中，作者通过以下方式进行放射组学特征选择以进行生存预测： Bootstrap 对数据集重采样 x 1000 将交叉验证的 LASSO 模型拟合到每个重采样数据...

r machine-learning cross-validation feature-selection resampling

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优化 GAM 以提高流畅度

我目前正在尝试使用响应变量和三个预测变量在 R 中生成通用加性模型。其中一个预测变量是线性的，数据集由 298 个观测值组成...

r curve-fitting cross-validation gam model-fitting

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Pytorch + Ray Tune 报告 ImplicitFunc 太大，不知道哪个引用大

与这个问题类似，Ray Tune 正在向我报告： ValueError：参与者 ImplicitFunc 太大 (421 MiB > FUNCTION_SIZE_ERROR_THRESHOLD=95 MiB)。检查它的定义是否隐式...

python machine-learning pytorch cross-validation ray

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如果我在Python管道中有一个定制的集成模型，如何进行交叉验证和网格搜索

我正在构建一个定制的集成模型，并且想使用管道在Python中进行交叉验证和网格搜索。我该怎么做呢？我有一个包含网页内容的数据集。我想做的事...

python scikit-learn cross-validation grid-search ensemble-learning

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k-NN GridSearchCV 执行时间极长

我正在尝试使用 sklearn 在 MNIST 分类任务上训练 KNN 模型。当我尝试使用 sklearn 的 GridSearchCV 或 RandomizedSearchCV 类调整参数时，我的代码是......

python scikit-learn cross-validation knn gridsearchcv

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Matlab 交叉验证和 K-NN

我正在尝试在 Matlab 中构建一个具有交叉验证的 knn 分类器。由于我的 MATLAB 版本不同，我使用了 knnclassify() 来构建分类器 (classKNN = knnclassify (sample_test,

matlab machine-learning classification cross-validation knn

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使用交叉验证的 KNN 分类器

我正在尝试使用交叉验证方法来实现 KNN 分类器，其中我有某个角色的不同图像用于训练（例如 5 个图像），另外两个用于测试。现在我明白了...

matlab machine-learning knn cross-validation

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深度神经网络中的交叉验证

如何在深度神经网络中进行交叉验证？我知道要执行交叉验证，将在除一个折叠之外的所有折叠上对其进行训练，并在排除的折叠上进行测试。然后对 k f 执行此操作...

tensorflow deep-learning cross-validation

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滚动交叉验证的问题，其中使用了 R 中的 tsCV 函数

我有一个数据集，总共16个数据（2012年到2015年的季度数据）组成，作为样本数据集。我想根据使用 arima 学习的模型来预测第 15 个数据（2015 年第 3 季度）

r cross-validation forecasting rolling-computation

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使用 Cross_Val_Score 进行多元线性回归评分

我从 cross_val_score 获取评分标准，它看起来不像默认值或输入的 (scoring='r2') r2 值。该值看起来像 RMS 或负平均误差。我查看了预测值...

python cross-validation

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了解 K 折交叉验证、模型训练和 R² 分数

我正在网格搜索设置中使用 K 折交叉验证来进行超参数调整。我对模型如何训练和评估有几个问题：当我使用 GridSearchCV 时，模型是

machine-learning cross-validation grid-search gridsearchcv k-fold

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从K折交叉验证中选择哪个模型

我正在阅读有关交叉验证以及如何使用它来选择最佳模型和估计参数的内容，我并没有真正理解它的含义。假设我建立一个线性回归

validation machine-learning statistics cross-validation statistics-bootstrap

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如果我使用网格搜索简历，是否需要做简历？

我正在使用网格搜索来超级调整 ML 中的算法。我有一个疑问，如果我使用网格搜索简历，以后是否必须使用交叉验证？因为网格搜索还可以进行交叉验证...

python machine-learning cross-validation gridsearchcv

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Scikit-Learn LOOCV 与手动执行会给出不同的结果，为什么？

所以我为一个小数据集构建了一个模型，由于它是一个小数据集，我对其准确性进行了留一交叉验证（LOOCV）检查。简而言之，我会手动删除一个样本，

python machine-learning scikit-learn metrics cross-validation

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sklearn cross_val_score() 返回 NaN 值

我正在尝试预测下一个客户购买我的工作。我遵循了指南，但是当我尝试使用 cross_val_score() 函数时，它返回 NaN 值。Google Colab 笔记本屏幕截图变量：

python nan prediction cross-validation sklearn-pandas

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使用显式（预定义）验证集通过 sklearn 进行网格搜索

我有一个数据集，之前已将其分为 3 组：训练、验证和测试。这些集合必须按给定的方式使用，以便比较不同算法的性能。我...

python validation scikit-learn cross-validation

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如何使用 Keras 对 CNN 模型中的多个输入数据进行交叉验证

我的数据集由时间序列（10080）和其他描述性统计特征（85）组成，连接成一行。数据帧为 921 x 10166。数据看起来像这样，最后 2 列为 Y(l...

python machine-learning keras conv-neural-network cross-validation

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为什么使用 LeaveOneOut() 的 cross_val_score 会导致 nan 验证分数？

我试图在sklearn的iris数据集中适应不同的cross_val_score类型（k-fold（），LeaveOneOut（），LeavepOut（））。但是LeaveOneOut（）导致nan分数列表。为什么会发生这种情况？谁能解释一下...

python machine-learning cross-validation iris-dataset leave-one-out

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数据交叉验证

我有两个文件，一个是train.csv，另一个是test.csv。 test.csv 将是看不见的数据，我们不会在训练中使用它。所以我使用 train.csv，我将其进一步分为 train_1 和验证

machine-learning data-science classification cross-validation

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