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。

在Rob Hyndman的书中，Rob描述了使用tsCV来评估auto.arima和ets返回的模型的预测精度。这更多的是一个概念性的问题，但是我研究了一下底层的 ...

r cross-validation arima forecast

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在sklearn cross_val_predict中，如何确保来自特定组的所有样本在traintest中都是togehter？

我有一个数据框，其中每个样本属于一个组。For exampe: df = a b c group 1 1 2 G1 1 6 1 G1 8 2 8 G3 2 8 7 G2 1 9 2 G2 1 0 2 G3 I want to run ...

pandas dataframe scikit-learn data-science cross-validation

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在数据不平衡的管道中进行交叉验证的正确方法。

对于给定的不平衡数据，我已经创建了一个不同的管道，用于标准化&一个热编码 numeric_transformer = Pipeline(st steps = [('scaler', StandardScaler())])...。

machine-learning scikit-learn cross-validation imbalanced-data smote

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在sklearn cross_val_predict中，如何确保来自特定组的所有样本在traintest中都是togehter？

我有一个数据框，其中每个样本属于一个组。例如：df = a b c group 1 1 2 G1 1 6 1 G1 8 2 8 G3 2 8 7 G2 1 9 2 G2 1 0 2 G3 我想运行... ...

python python-3.x scikit-learn cross-validation train-test-split

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Caret训练函数中的PCA预处理参数。

我正在对我的数据进行knn回归，想：a)通过repredcv进行交叉验证，找到一个最优的k；b)在建立knn模型时，在90%水平阈值下使用PCA来减少 ...

r machine-learning pca cross-validation r-caret

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如何在sklearn中为GaussianNB和KNeighborsRegressor使用类权重？

我有一个高度不平衡的数据集，我想从中获得分类（二进制）和概率。我设法使用逻辑回归以及随机森林来获取结果...

scikit-learn cross-validation weighted imbalanced-data

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交叉验证是否用于模型选择？

所以这开始让我有些困惑。例如，具有训练GLM模型的以下代码：glm_sens = train（form = target〜。，data = ABT，trControl = trainControl（method =“ ...

r machine-learning cross-validation r-caret k-fold

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来自R中给定csv文档术语矩阵的lda主题建模交叉验证

我正在尝试进行交叉验证分析，以选择要估计的“适当”主题数。但是，我的数据已被编码在三列（相当大）的表中。这是一个示例：...

sparse-matrix cross-validation lda topic-modeling csv-import

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如何在插入符号或整形模型中使用LASSO进行嵌套交叉验证？

目标，我想实施LASSO模型，并根据此处显示的示意图在训练集上检查其可行性。（示意图：将所有数据分为测试集和训练集。...

r cross-validation r-caret lasso-regression tidymodels

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我如何在LightFM电影推荐系统的用户项交互矩阵上进行交叉验证？

我有一个来自movielens数据集的交互矩阵（scipy.sparse.csr_matrix），具有来自用户的电影评分，并且我正在建立一个具有item_features的LightFM模型。现在，我将矩阵除以...

python machine-learning cross-validation recommender-systems lightfm

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在数据不平衡的管道中进行交叉验证的正确方法

对于给定的不平衡数据，我为标准化创建了不同的管道，并进行了一种热编码的numeric_transformer = Pipeline（steps = [（'scaler'，StandardScaler（））]）...

machine-learning scikit-learn cross-validation imbalanced-data smote

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从cva.glmnet对象中提取最佳参数

我确信运行cva.glmnet后，有一种优雅的方法可以提取最佳的alpha和lambda，但是我无法找到它。这是我同时使用的代码。谢谢图书馆（数据。...

r cross-validation glmnet

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用于逻辑回归的交叉验证和套索正则化错误

我想用套索正则化创建一个5倍CV Logistic回归模型，但是我得到了这样的错误消息：缺少所有RMSE指标值：。我从物流开始...

r logistic-regression cross-validation glmnet lasso-regression

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千进一出交叉验证和混淆矩阵

我必须使用k个最近的邻居对虹膜数据进行分类，（k = 1：30）我已将数据分为样本和涉及“留一法”交叉验证的训练，因此我具有以下脚本：load ...

matlab statistics knn cross-validation confusion-matrix

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如何报告四阶多项式回归模型

我正在为我的班级做一个线性回归项目。我的模型有三个自变量（y〜x1 + x2 + x3）。该模型拟合得很好，我的R平方值为0.94。但是K折交叉验证...

r linear-regression cross-validation polynomials

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RankLib中的k倍交叉验证

我想对MQ2008数据集进行5折交叉验证。我正在使用RankLib在数据集上应用ML算法。我对Ranklib中提供的用于交叉验证的kcv选项感到困惑。使用的命令：...

machine-learning cross-validation k-fold

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使用pROC从现有数据中绘制ROC曲线

我已经创建了一个分类器，并对该模型进行了3次交叉验证，并使用几个随机种子进行了重新生成。我以0.1的间隔使用阈值，并且已经计算出...

r statistics cross-validation

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k交叉验证中的x和y在测试模型时具有不同的行数

[使用来自泰坦尼克号的火车和测试数据集，我试图根据他们的性别来预测乘客是否在泰坦尼克号上胜过。我想建立一个分类，然后测试和评估...

python pandas machine-learning scikit-learn cross-validation

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如何从k折交叉验证中的每一折中学习？

这里有些东西让我感到困惑。执行k折交叉验证时。对于每一折，我们都有不同的验证集和稍有变化的学习集。假设您从第一个...进步了。

machine-learning cross-validation k-fold

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roc_auc_score，'roc_auc'，'auc'的奇怪行为

虽然为xgboost优化参数，但roc_auc_score指标遇到问题。与训练中的结果相比，在交叉验证过程中我得到的结果明显不同...

scikit-learn cross-validation xgboost auc optuna

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