cross-validation — все вопросы

1ответ
4 голоса
Группа /Кластер K-Fold CV со Sklearn
Мне нужно сделать K-кратное резюме на некоторых моделях, но мне нужно убедиться, что набор данных для проверки (тестирования) сгруппирован по группе и t количество лет. GroupKFold близко, но оно все
1ответ
4 голоса
Перекрестная проверка и настройка параметров с помощью XGBoost и hyperopt
Один из способов сделать вложенную перекрестную проверку с помощью модели XGB: from sklearn.model_selection import GridSearchCV, cross_val_score from xgboost import XGBClassifier # Let's assume t
1ответ
4 голоса
Получение Проверки установлено из Поезда, установленного с помощью процента от groupby () в пандах
Имейте набор данных поезда с многоцелевой целевой переменной category train.groupby('category').size() 0 2220 1 4060 2 760 3 1480 4 220 5 440 6 23120 7 1960 8
2ответа
4 голоса
R - k-кратная перекрестная проверка для линейной регрессии со стандартной ошибкой оценки
Я хотел бы выполнить перекрестную проверку в k-кратном порядке в R для модели линейной регрессии и проверить одно стандартное правило ошибки: https://stats.stackexchange.com/questions/17904 /оди
2ответа
4 голоса
Керас и перекрестная проверка
В настоящее время я пытаюсь обучить регрессионную сеть, используя керасы. Чтобы убедиться, что я правильно тренируюсь, я хочу тренироваться с использованием перекрестной проверки. Проблема в том,
1ответ
4 голоса
Вложенная параллель для цикла… «Параллельный внешний для цикла» в «Параллельный внутренний для цикла как функция»
Что я хочу, чтобы запустить функцию, которая содержит цикл for (должен выполняться параллельно) в параллельном внешнем цикле. Так это выглядит следующим образом: void myfunction(){ ... #pr
1ответ
4 голоса
Почему xgboost.cv и sklearn.cross_val_score дают разные результаты?
Я пытаюсь создать классификатор для набора данных. Я впервые использовал XGBoost: import xgboost as xgb import pandas as pd import numpy as np train = pd.read_csv("train_users_processed_onehot.cs
1ответ
4 голоса
поиск сетки sklearn с сгруппированным генератором K fold cv
Я пытаюсь реализовать поиск в сетке по параметрам в sklearn, используя рандомизированный поиск и сгруппированный генератор перекрестной проверки в k раз. Следующие работы: skf=StratifiedKFold(n_sp
1ответ
4 голоса
scikit-learn: cross_val_predict работает только для разделов
Я пытаюсь решить, как реализовать TimeSeriesSplit в sklearn. Предлагаемый ответ по ссылке ниже приводит к тому же значению ошибки. sklearn TimeSeriesSplit cross_val_predict работает только дл
1ответ
4 голоса
r caretEnsemble предупреждение: индексы не определены в trControl
У меня есть некоторый код r /caret для подгонки нескольких перекрестно проверенных моделей к некоторым данным, но я получаю предупреждение, что у меня возникают проблемы с поиском какой-либо информа
2ответа
4 голоса
Пересмотренное скользящее окно - Добавление количества скользящего окна в качестве параметра - Прогулочный анализ
Я искал в Интернете методы, которые могли бы создать скользящие окна , чтобы я мог обобщенным образом выполнить метод перекрестной проверки, известный как Walk Forward Analysis для временных рядов.
1ответ
4 голоса
Кроссвалидация случайного леса в R
Я работаю со случайным лесом в R, и я хотел бы добавить 10-кратную перекрестную проверку к моей модели. Но я застрял там. Это образец моего кода. install.packages('randomForest') library(randomFor
1ответ
4 голоса
Перекрестная проверка и выбор модели
Я использую skilearn для обучения SVM.Я использую перекрестную проверку, чтобы оценить оценщик и избежать переоснащения модели.Я разделил данные на две части.Данные поезда и данные испытаний.Вот код:
1ответ
4 голоса
Как получить коэффициенты лучшей логистической регрессии в Spark-мл CrossValidatorModel?
Я тренирую простую CrossValidatorModel, используя логистическую регрессию и спарк-мл конвейеры.Я могу предсказать новые данные, но я хотел бы выйти за пределы черного ящика и провести некоторый анализ
1ответ
4 голоса
Склеарн пользовательские трансформеры: разница между использованием FunctionTransformer и субклассом TransformerMixin
Для правильного составления резюме рекомендуется использовать конвейеры, чтобы к каждому сгибу в резюме можно было применить одинаковые преобразования.Я могу определить пользовательские преобразования
1ответ
4 голоса
Использование sklearn cross_val_score и kfolds для подбора и помощи в прогнозировании модели
Я пытаюсь понять, используя перекрестную проверку kfolds из модуля python sklearn.Я понимаю основной поток:создать модель, например ---- +: = 0 =: + ----пример модели, например ---- +: = 1 =: + ----пр
1ответ
4 голоса
Как вычислить точность, отзыв и оценку f1 несбалансированного набора данных для перекрестной проверки K кратности с 10 кратностями в Python
У меня есть несбалансированный набор данных, содержащий проблему двоичной классификации. Я построил классификатор Random Forest и использовал перекрестную проверку k кратных значений с 10 кратными зна
1ответ
4 голоса
Пакет Caret - перекрестная проверка GAM с гладкими и линейными предикторами
Я хотел бы провести перекрестную проверку модели GAM с помощью каретки.Моя модель GAM имеет двоичную переменную результата, изотропное сглаживание пар координат широты и долготы, а затем линейные пред
1ответ
5 голосов
K-Fold Cross Validation для наивного байесовского классификатора
Я создал классификатор с помощью nltk, он классифицирует обзоры по 3 классам pos, neg и neu. def get_feature(word): return dict([(word, True)]) def bag_of_words(words): return dict([(word
2ответа
6 голосов
как получить обученную лучшую модель из кроссвалидатора
Я построил конвейер, включающий DecisionTreeClassifier (dt), подобный этому val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(labelIndexer, featureIndexer, dt, labelConverter)) Затем я использовал
1 2

Популярные теги

security × 330linux × 316macos × 2827 × 268performance × 244command-line × 241sql-server × 235joomla-3.x × 222java × 189c++ × 186windows × 180cisco × 168bash × 158c# × 142gmail × 139arduino-uno × 139javascript × 134ssh × 133seo × 132mysql × 132