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。

我正在尝试使用 StratifiedKFold 创建用于非 sklearn 机器学习工作流程的训练/测试/验证拆分。因此，需要拆分 DataFrame，然后保持原样。我正在努力做

python pandas scikit-learn cross-validation data-science

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我无法使用 keras.wrappers.scikit_learn.KerasRegressor 执行 cross_val_score

# Python 库将熊猫导入为 pd 将 numpy 导入为 np 将 seaborn 导入为 sns 从 tensorflow 导入 keras 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt 从 keras.wrappers.scikit_learn 导入 KerasRegressor 来自

python tensorflow keras scikit-learn cross-validation

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训练/验证/测试数据拆分中的最终神经网络训练时期

如果我正在为模型选择执行 n 倍 CV 训练/验证拆分并使用测试保持，我应该如何在测试前训练我的最终模型？我以为我应该使用 train+val 数据，但我不是

python tensorflow machine-learning cross-validation

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如何在插入符号 R 中保留验证集以进行超参数调整而不是交叉验证

trainControl（方法=）我有一个很大的时间序列数据集，我想分成训练集、验证集和测试集。但是，我在

r validation machine-learning cross-validation

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glmnet无法理解：lognet错误（xd，is.sparse，ix，jx，y，weights，offset，alpha，nobs，

我已经安装了 R 和 Rstudio 只是为了使用 glmnet 进行多项式逻辑回归。我不断收到以下错误： lognet(xd, is.sparse, ix, jx, y, weights, offset, alpha, 贵族，...

r cross-validation glmnet

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使用调整后的 R 平方评分参数计算 LOOCV

我有数据集，我在其中通过假人将分类数据集转换为数字数据集，并运行简单的线性回归模型来预测因变量。我将 R 方调整为 0.66。现在我想要

linear-regression cross-validation scoring leave-one-out loocv

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在交叉验证中出现排名不足错误

嗨，我正在尝试交叉验证我的多重逻辑预测模型。我之前在相同的数据上使用过以下代码，它从来没有给我带来问题，但现在它给出了排名缺陷......

rstudio cross-validation knn predictive loocv

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Sklearn：分组数据的交叉验证

我正在尝试对分组数据实施交叉验证方案。我希望使用 GroupKFold 方法，但我一直收到错误消息。我究竟做错了什么？代码（与...略有不同

python scikit-learn cross-validation

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R Ranger 库的交叉验证

您好，我有以下游侠模型： X <- train_df[, -1] y <- train_df$Price rf_model <- ranger(Price ~ ., data = train_df, mtry = 11 ,splitrule = "extratrees" ,min.node.siz...

r cross-validation r-caret r-ranger

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使用 R 中的分组变量执行 v 折叠交叉验证

我有一个数据框如下：设置种子（123）数据<- data.frame( label =c(rep(1,1),rep(2,10),seq(3,5),rep(6,3),seq(7,15),rep(16,10),rep(17,5),seq(18,100)), x = rnorm(124,0,1), y = rnorm(...

r machine-learning cross-validation

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面板数据中的训练测试拆分

我有一个面板数据集（按 ID 和时间索引的多个时间序列），我想在其中执行多步预测（例如 5 步预测）。数据集（熊猫数据框）的一个例子是

python time-series cross-validation panel-data train-test-split

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为什么我的重要模型给我的 AUC 和 ROC 很低？

出于某种原因，在通过混淆矩阵和 AUC ROC 检查其准确性时，我的模型一直显示为较差的模型。这是我在进行向后消除后坚持使用的模型......

r logistic-regression cross-validation

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使用 scikit-survival 评估单个 GridSearchCV 中的多个指标

目前，我正在做一个模拟来比较多个模型，我的研究不需要 best_estimator_ 只需要来自 cv_results_ 的结果。我遇到的问题是我需要