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我正在阅读这篇关于如何对非常不平衡的数据集执行适当的KFold的article。在最后一个示例中，它展示了如何将数据集拆分为2折，50/50训练/测试。这一切都很酷也很有趣。然而，我想知道如何进行拆分，同时还可以控制每个文件夹中的类分布，例如50/50 class0/class1 (也称为欠采样/过采样)。这可能是因为此方法不应与KFold一起使用吗？
浏览 9提问于2020-04-16得票数 0
我使用scikit learn提供的KFold函数运行10倍CV，以便选择一些内核参数。生成中不使用shuffle，如果我重复相同的运行，我会得到与平均值( cv_errors)非常相同的结果，并且“最佳结果”是可重复的。如果我使用shuffle，如果我多次重复相同的运行，我会得到不同的平均值(cv-error)，并且“最佳值”是不可重复的。我可以理解，我应该为每个KFold通道获得不同的cv_errors，但最终的平均值应该是相同的。带有shuffle的KFold到底是如何</
浏览 2提问于2012-09-02得票数 6
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我正在尝试使用kfold作为评估模型运行使用brms的手段，我觉得我错过了什么。作为一个可重复的例子，我的数据被构造成一个二进制响应(0，1)，这取决于个体的长度。来评价这个模型。= 0)，而我的读数表明我需要使用分层的k折叠cv来解释这一点。我看到了这个帖子，但我不知道如何修改它来处理brmsfit对象。或者，我似乎应该能够使用：
kfold(Bayes_Model_Binary, K = 10, folds = 'str
浏览 4提问于2022-01-18得票数 0
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我试图在数据帧上使用Grid Serach来实现随机森林。param_grid=param_grid, cv= 5)它给了我以下错误：
UserWarning: y中人口最少的类只有一个成员
浏览 7提问于2022-11-15得票数 1
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我是机器学习的新手，如果有任何帮助我将不胜感激。我正在研究一个具有小数据集(110个样本)的监督二进制分类问题，在这个问题中，我选择了一些模型进行尝试，并使用交叉验证的网格搜索执行超参数调整。然后，我使用以下代码为每个模型生成了学习曲线：
我对它产生的学习曲线感到有点困惑。SVC的模型看起来与我见过的过拟合示例相似，但是其
浏览 0提问于2021-04-23得票数 1
我是机器学习的新手。这是我的1^{st}机器学习项目，我正在对不平衡的数据集进行分类。目标变量中也有多个类。
我想知道在GridSearchCV中评分最合适的指标是什么。或者，查准率-召回_auc也被使用.但我似乎找不到GridSearchCV的评分标准。我如何在GridSearchCV中使用它？X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_total, Y_total, random_state=0, test_size=0
浏览 0提问于2021-10-26得票数 1
我是机器学习的新手，我正在努力理解cross_val_score，使用Kfold将数据分割成k个折叠。kf = KFold(n_splits=2)我知道kfold会分割数据，但我试着打印出来dataset = [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3],[4,4,4],[5,5,5],[6,6,6],[7,7,7],[8,8,8]]
kf = KFold(n_
浏览 0提问于2019-05-25得票数 4
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问题是，对于随机搜索(隐藏层18、18、18 (R^2= 0.90))所建议的最佳参数，我的R^2要好于网格搜索(隐藏层17、17、17 (R^2= 0.89) )，为什么呢？GS_random.fit(X_train, y_train)
{‘温暖_开始’：错误，‘解决者’：‘亚当’，'max_iter'：10000000000，‘学习_速率’：‘常数’，‘隐藏_层_尺寸’：(18，18，18)，‘早期停止’：假，‘阿尔法’：0.05，‘激活
浏览 9提问于2022-07-18得票数 1
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我已经训练了我的深度学习模式，最初有5门课，现在我想增加另一门课，而不用再为这5门课重新训练整个模式。我怎么能这么做？
浏览 0提问于2019-08-05得票数 2
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似乎我需要使用受保护的WithEvents声明来引用我的web控件(尽管我还不确定这是否有效)。
我现在挂断的是ViewState。我不能在附加的分部类文件中引用它。
浏览 2提问于2009-02-15得票数 1
我需要的是：
此错误已经讨论过、、和。但是，我无法使用他们提供的任何“解决方案”/work来解决我的问题。= model_selection.
浏览 0提问于2019-05-02得票数 7
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如何在sci-kit学习中使用GridSearchCV获得一致的答案？我假设我得到了不同的答案b/c不同的随机数导致每次我运行它时折叠都不同，尽管我的理解是下面的代码应该可以解决这个问题，因为KFold默认有shuffle=False。clf = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=KFold(n, n_folds=10))
浏览 0提问于2013-05-28得票数 1
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我有一个回归问题，我正在使用keras全连接层来模拟我的问题。我正在使用cross_val_score，我的问题是:如何提取cross_val_score所做的每个训练/验证组合的模型和历史记录？假设这个例子：from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
from= KFold(n_splits=10, random_state=
浏览 9提问于2019-11-05得票数 0
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多类分类任务的学习曲线
、、、、
我试图使用我创建的以下函数使用多台机器学习来进行多类分类： X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split['classifier', LogisticRegression(random_state=11,max_iter=1000)]])
stratified_kfoldaverage='weighted',multi_c
浏览 8提问于2022-08-25得票数 0
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我创建了一个单层神经网络，它有两个输出(每个类一个，0或1个)，使用sigmoid方法和SGD优化器进行训练。我也训练过没有任何隐藏层的神经网络。由于这个原因，我想运行20个组合的学习速率参数和时代，以看到最准确的结果和这些参数的组合，我得到它。build_fn=create_model,epochs=150,batch_size=10,verbose=0)kfoldStratifiedKFold(n_splits=
浏览 0提问于2019-11-25得票数 0
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重现全连接顺序层
、、、
我想更好地了解如何制作自定义keras层，但我似乎在网上找不到以下内容……我正在学习如何使用自定义层结构重新生成基本的(前馈) keras层。 我在哪里可以在线找到它，或者我怎么做？我问，因为我遇到的所有在线资源都只做其他更简单的层作为例子。
浏览 15提问于2020-06-11得票数 4
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神经网络模型的超低精度
、、、、
我遵循了关于使用代码交叉验证进行神经网络模型评估的教程：import numpynp_utils from sklearn.model_selection import KFoldmodel
estimator = KerasClassifier(build_fn=baseline_model, nb_epoch=200, batc
浏览 1提问于2019-12-11得票数 2
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