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。

使用 pytorch 进行 k 折交叉验证

我正在训练将 k 折交叉验证添加到我的脚本中，在阅读了一些文档后，它说训练循环应该位于折叠循环内但我不明白的是...

python pytorch conv-neural-network cross-validation pytorch-dataloader

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克隆和拟合 RandomizedSearchCV 后的随机化行为

我有一个基本的嵌套 CV 循环，其中外部循环执行内部模型调整步骤。我的期望是每次折叠都应该抽取不同的超参数值随机样本。然而，在...

scikit-learn cross-validation random-seed

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使用 cross_val_predict 与 cross_val_score 时，scikit-learn 分数不同

我希望这两种方法都会返回相当相似的错误，有人可以指出我的错误吗？计算 RMSE... rf = RandomForestRegressor(random_state=555，n_estimators=100，max_深度=8)

python machine-learning scikit-learn cross-validation

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目标转换和特征选择。 ValueError：输入 X 包含 NaN

我在 scikit-learn 中使用 RFECV 进行特征选择。我想使用 log(y) 运行 XGBoost 模型，因为我已经能够证明它的性能比仅 y 更好。简单的...

python scikit-learn cross-validation feature-selection rfe

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跨多个模型的交叉验证折叠的一致性

我目前正在做一个机器学习项目，其中使用三种不同的模型：随机森林、AdaBoost 和梯度提升。对于每个模型，我将它们应用到一组

machine-learning random-forest xgboost cross-validation

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如何使用 LightGBM.LGBMRanker 执行交叉验证，同时保持组在一起？

我遇到了搜索问题，我有一个查询和网址数据集。对于给定的查询，每对（查询、网址）都有一个相关性（目标），即一个应保留网址顺序的浮点数。我会...

machine-learning scikit-learn cross-validation ranking lightgbm

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如何使用sklearn获得K-Fold交叉验证的平均分

我使用sklearn应用K折决策树，有人可以帮助我显示它的平均分数。下面是我的代码：将 pandas 导入为 pd 将 numpy 导入为 np 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt 来自

scikit-learn cross-validation

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我是给 cross_val_score() 整个数据集还是只提供训练集？

由于该类的文档不是很清楚。我不明白我赋予它什么价值。 cross_val_score（估计器，X，y=无）这是我的代码： clf = LinearSVC(random_state=种子, **参数)

python machine-learning scikit-learn cross-validation

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Sklearn cross_val_score 给出的数字与 model.score 明显不同？

我有一个二元分类问题首先我训练测试将我的数据分割为： X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42) 我检查了 y_train，它基本上...

python machine-learning scikit-learn classification cross-validation

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使用cross_val_score时我们只使用训练数据吗？

我们向 cross_val_score 提供训练数据还是整个数据？使用 cross_val_score 时我很困惑。我知道我们将数据划分为训练和测试，并为我们的模型提供训练......

python validation cross-validation

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在手动交叉验证和cross_val_score之间获得不同的分数值

我创建了一个 python for 循环，将训练数据集分割成分层的 KFold，并在循环内使用分类器来训练它。然后使用经过训练的模型通过验证数据进行预测。 ...

python machine-learning scikit-learn cross-validation text-classification

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在手动交叉验证和cross_val_score之间获取不同的指标值

我创建了一个 python for 循环，将训练数据集分割成分层的 KFold，并在循环内使用分类器来训练它。然后使用经过训练的模型通过验证数据进行预测。 ...

python machine-learning scikit-learn cross-validation text-classification

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如何使用sklearn的cross_val_score()标准化数据

假设我想使用 LinearSVC 对数据集执行 k 折交叉验证。我如何对数据进行标准化？我读过的最佳实践是建立标准化......

python scikit-learn svm cross-validation standardized

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不同的交叉验证技术产生相同的评估指标

我实现了三种 ML 算法（K 最近邻、决策树和随机森林）并使用四种不同的交叉验证技术（保留方法、留一方法、K 折叠交叉验证.. .

python machine-learning scikit-learn cross-validation

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Pyspark ML CrossValidator 评估多个评估器

在 GridSearchCV 的 Sklearn 中，我们可以为模型提供不同的评分，并且通过改装参数，我们使用整个数据集中找到的最佳参数来改装其中之一。有什么办法吗

apache-spark pyspark apache-spark-sql cross-validation

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为什么在 k 倍的情况下需要单独的测试集，而不是在 LOOCV 的情况下？

为什么在 k 折的情况下需要单独的测试集，而在留一交叉验证（LOOCV）的情况下不需要？怀疑在于交叉验证——我脑子里有某种困惑。当我们这样做时

machine-learning statistics cross-validation k-fold loocv

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分组时间序列（面板）数据的交叉验证

我使用面板数据：我随着时间的推移观察许多单位（例如人）；对于每个单元，我都有相同固定时间间隔的记录。将数据分为训练集和测试集时，我们需要...

python-3.x scikit-learn time-series cross-validation panel-data

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不平衡数据集的分类

我有一个包含 3 个类别的数据集，这些数据集来自 40 个人。有些人有 3 类数据，有些人只有 2 类或 1 类数据。我正在尝试用一个 p 进行分类...

python dataset classification cross-validation

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为什么我的交叉验证模型给出 100% 的验证准确度？

我一直在尝试对自闭症进行分类并拥有一个 CNN 模型。迄今为止论文中的最佳准确率约为 70-73%~，而我的模型在不同参数下的准确率约为 65-70%。我有...

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

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交叉验证后做什么

我读到，一旦我使用 k 折交叉验证（在训练集上）调整了我的超参数，我应该在整个训练集上训练我的模型，然后在测试集上评估我的模型。

validation cross-validation hyperparameters train-test-split

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