我已经为设备编写了设备驱动程序，但每次在32位windows XP中连接设备时，都会出现“找到新硬件”向导。
我使用Comodo代码签名证书对驱动程序进行签名，而不是使用交叉证书链来链接到microsoft root颁发机构。驱动程序也没有通过wql认证。
所以我的问题是在windows xp上禁用找到新硬件向导：
i)我的驱动程序需要wql认证吗？
ii)使用verisign的交叉证书使用microsoft根证书签名？
iii)或者我在代码中遗漏了哪些需要更改的内容？
浏览 3提问于2009-12-03得票数 0
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我仍然对我的代码感到困惑。我试图在matlab中实现leave one out交叉验证来进行分类。所以在这里。我从训练中取出一个数据作为测试数据。我已经用matlab编写了一段代码。但我不能肯定它是正确的，因为结果是错误的。有人能帮我纠正一下吗？？非常感谢。
这是我的代码：
clc
[C,F] = train('D:\fp\',...
'D:\tp\');
for i=size(F,1)
testVal = i;
trainingSet = setdiff(1:numel(C), testVal); % use the rest
浏览 0提问于2013-03-16得票数 1
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我写了下面的代码，它可以工作：
from surprise.model_selection import cross_validate
cross_validate(algo,dataset,measures=['RMSE', 'MAE'],cv=5, verbose=False, n_jobs=-1)
但是，当我这样做时：(请注意，此处以cross_validate而不是整个数据集的形式传递训练集)
from surprise.model_selection import train_test_split
trainset, testset = train_
浏览 33提问于2020-05-05得票数 0
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交叉验证在多项式回归中的应用
、、、、
我有两个文本文件，其中包含我的数据。X轴上的一个文本文件，Y轴上的另一个文本文件，然后使用python的散乱函数进行数据可视化，然后用python的polyfit函数得到曲线，它可以拟合我们需要编写的多项式的多项式度。2或3现在让我们考虑，我得到了4个这样的方程，分别是2,3,4,5。现在我的问题来了。在我得到的所有方程中，我如何选择最适合我的数据的方程。我想在这里使用交叉验证。任何高级库函数都可以使用。我的语言是Python。
浏览 0提问于2016-04-21得票数 0
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我已经写了一个自动程序包的代码交叉验证不同的克里格技术。我已经对它们进行了交叉验证，但是我不能编写块克里格的代码。它显示了这个错误：
未使用的参数(block=c(400,400))
library(automap)
mydata<-read.table(".../mydata.txt",header=T,sep=",")
colnames(mydata)=c("x","y","data1")
library(gstat)
coordinates(mydata)=~x+y
mygrids<-read.t
浏览 3提问于2014-08-18得票数 0
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我正试图用一种不同的方式来计算性能，它现在是如何为模型内置的。
我想访问交叉验证期间的原始预测，这样我就可以自己计算性能了。
g = h2o.get_grid(grid_id)
for m in g.models:
print "Model %s" % m.model_id
rrc[m.model_id] = m.cross_validation_holdout_predictions()
我可以用数据集上的模型运行预测，但我认为这个测试可能会有偏差，因为模型以前见过这些数据，还是没有呢？我是否可以对同一数据集进行新的预测，并使用它来计算性能？
浏览 2提问于2017-09-16得票数 2
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假设我想使用随机森林模型来预测未来的数据。我正在考虑两种方法来训练这个模型，选择最好的超参数，并将这个模型投入生产。这两种方法的不同之处在于，第一种方法将数据分割成训练和测试集，而第二种方法没有。
这两种方法我都能用吗？其中一种比另一种更好吗？我想第二种方法的一个缺点是，没有公正的性能评估，但这真的重要吗？
1)
modelUse 将数据分解为列车和测试集(80/20)，在列车数据集上使用k重交叉验证，选择在k个验证集上性能最好的超参数。对完全训练数据的最佳模型<代码>H 19</代码>得到测试集上的无偏性能评估<代码>H 210</代码>&l
浏览 9提问于2020-11-20得票数 0
我有两个数据集，我想通过其中一个训练支持向量机分类模型(fitcsvm)，然后预测另一个的标签。我使用10倍交叉验证(crossval)来训练我的模型，所以我有10个不同的模型。我的问题是，这些模型中哪一个是最适合预测的，我如何才能找到它？这是我的代码：
Mdl = fitcsvm(trainingData,labels);
CVMdl = crossval(Mdl);
浏览 2提问于2020-10-23得票数 0
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我在一个sklearn ML案例中遇到了这个问题，数据严重不平衡。下面的代码行提供了从混淆度量和精确召回角度评估模型的基础，但是...它是一种训练/预测组合方法：
y_pred = model_selection.cross_val_predict(model, X, Y, cv=kfold)
问题是我如何利用这个“交叉val训练”模型来：
1)在另一个数据集(缩放)上进行预测，而不是每次都进行训练/预测？
2)导出/序列化/部署模型以预测实时数据？
model.predict() #--> nope. need a fit() first
model.fit() #--> n
浏览 2提问于2018-12-03得票数 1
5回答
简单地说，交叉验证和网格搜索的区别是什么？网格搜索是如何工作的？我是不是应该先做交叉验证，然后再做网格搜索？
浏览 17提问于2013-10-12得票数 53
我有一个训练数据集(50000×16)和测试数据集(5000×16)，这两个数据集中的第16列是决策标签或响应。测试数据集中的决策标签用于检验训练分类器的分类精度。我使用我的训练数据来训练和验证我的交叉验证的knn分类器。我使用以下代码创建了一个交叉验证的knn分类器模型：
X = Dataset2(1:50000,:); % Use some data for fitting
Y = Training_Label(1:50000,:); % Response of training data
%Create a KNN Classifier model
rng(10); % For rep
浏览 4提问于2016-05-06得票数 1
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我试图了解sklearn交叉验证和评分是如何工作的，并观察到一些奇怪的行为。
我实例化了一个分类器，然后对它进行了4次交叉验证，在90%的准确率+- 0.5%的范围内得到了4分。
然后在所有的训练数据上重新定义模型，并在测试数据上进行评分。我也在这里的训练数据代码中打分，只是为了证明一点。
在将数据拆分为测试集和训练集之后，我运行此代码。
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.metrics import make_scorer, balanced_accuracy_score
gbc = G
浏览 1提问于2019-04-24得票数 5
1回答
我需要在我可以访问代码的应用程序中编写PHP代码，因为它是一个白框。
但是，我注意到它们使用以下函数：
function stripbadchars($str_chain){
$bad_chars = array("/","\\","\"","'","?","#","+","~","<", ">", "*", "|", ":");
for($i=0;$
浏览 0提问于2018-12-27得票数 0
1回答
我构建了一个栅栏模型，然后使用该模型通过预测命令从已知数据点预测到未知数据点。有没有办法验证模型和这些预测？我是否必须分两部分来做这件事，例如使用模型的二项式部分的敏感性和特异性？关于如何评估此模型的有效性，还有其他想法吗？
浏览 1提问于2016-11-14得票数 0
Python3.5
我有一个数据集存储在一个变量，file，我尝试应用10个持有交叉验证与逻辑回归。我要找的是列出clf.coef_平均值的方法。
print(file.head())
Result Interest Limit Service Convenience Trust Speed
0 0 1 1 1 1 1 1
1 0 1 1 1 1 1 1
2 0
浏览 2提问于2017-03-05得票数 3
请有人告诉我，如果这是正确的方法，计算交叉验证的精度我的分类器？我将我的数据集划分为训练数据的xtrain和ytrain，以及测试集的xtest & ytest。
构建模型：
RFC = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
适合于训练集的：
RFC.fit(xtrain, ytrain)
，这是我不确定的部分：
scores = cross_val_score(RFC, xtest, ytest, cv = 10, scoring='precision')
使用上面的代码，“分数”会给我在我的模型上的精确性，而我的模型是关于
浏览 8提问于2015-07-04得票数 3
1回答
有人知道r中树包的cv.tree函数是如何工作的吗？默认设置为10倍，但结果显示8种树模型，而不是10种：
此外，如果我设置5倍，结果显示8个模型：
我使用的代码如下：
library (MASS)
library(tree)
set.seed (1)
train = sample (1: nrow(Boston ), nrow(Boston )/2)
tree.boston =tree(medv~.,Boston ,subset =train)
summary (tree.boston )
cv.boston =cv.tree(tree.boston,K=10)
cv.bos
浏览 0提问于2018-12-09得票数 5
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因此，我是machine learning和Spark的新手，并且正在阅读关于Regression的MLlibs文档，特别是LinearRegressionWithSGD at 。我在理解python代码方面遇到了一些困难。这里提供了我到目前为止所理解的信息--代码加载数据，然后形成labeledpoint。然后建立模型，根据训练数据对模型进行评价，并计算出MSE值。
现在，让我困惑的是，在正常的machine learning过程中，我们首先将数据划分为训练集和测试集。利用训练集建立模型，最后用测试集对模型进行评价。现在，在Spark文档的代码中，我没有看到任何关于训练和测试集的划分。最重要
浏览 4提问于2015-09-15得票数 3
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我目前正在尝试使用交叉验证来训练一个神经网络，但我不确定我是否知道交叉验证是如何工作的。我理解这个概念，但我还不能完全理解这个概念是如何转化为代码实现的。下面是对我已经实现的内容的描述，这或多或少是一种猜测。
我将整个数据集分割成K-折叠，其中1折叠是验证集，1折叠是测试集，其余折叠中的数据被倾倒到训练集中。
然后，我循环K次，每次将验证和测试集重新分配到其他折叠。在每个循环中，我只使用训练集不断地训练网络(更新权重)，直到网络产生的错误达到某种阈值为止。但是，用于决定何时停止培训的错误是使用验证集产生的，而不是使用培训集产生的。培训结束后，将再次产生错误，但这次使用测试集。测试集中的此错误将
浏览 10提问于2016-12-19得票数 0
我是CRFSuite库的新手，但我知道如何训练模型并将其保存到文件中，这要归功于"-m“选项。然而，我试图掌握de k-折叠交叉验证，但是"-m“选项似乎不能将de进程保存在文件中。该命令根本不创建模型文件。
我可以举一个简单的例子来说明k折交叉验证在CRFSuite中的良好使用，它将流程写入一个文件(不是日志文件，而是模型文件)。在文档中，作者解释了如何进行k折叠交叉验证，但没有指定保存模型的文件。我真的想知道，如果我们不保存生成的模型，为什么要执行交叉验证……
我在这里找到了关于CRFSuite的文档：
但这还不足以满足我的需求。谢谢。
浏览 15提问于2014-12-09得票数 1
把RepeatedStratifiedKFold和cross_val_score结合在一起可以吗？
下面示例的结果是30个精度值(3x10分裂)。如何计算3乘10倍cv的最终精度值？
cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=10, n_repeats=3, random_state=rand)
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=e, random_state=rand)
scores = cross_val_score(rf, data, Y, scoring='accuracy', cv=cv
浏览 0提问于2020-01-26得票数 2
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我需要知道如果我已经在火车数据上安装了我的机器学习模型，我将如何知道。我所使用的性能指标是Logistic损失。这些特征的稳定性是否影响我的模型的性能？如果是的话，它们之间有什么关系？
浏览 0提问于2020-10-13得票数 3
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我正试图在MATLAB中得到一个预测列矩阵，但我不太知道如何编写它。我现在的密码是-
load DataWorkspace.mat
groups = ismember(Num,'Yes');
k=10;
%# number of cross-validation folds:
%# If you have 50 samples, divide them into 10 groups of 5 samples each,
%# then train with 9 groups (45 samples) and test with 1 group (5 samples).
%#
浏览 0提问于2013-05-06得票数 0
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社区。
我正在编写一些ML代码，以便将一些数据分类为组。
我尝试了不同的方法，但当我得到支持向量机时，我遇到了这个问题。
我有一个简单的数据集(3个类，6个特征)，当我使用具有固定参数的支持向量机(C=10，gamma=1)并对相同的数据进行预测时，我得到了100%的准确性(这些可能是过拟合的向量，但这是另一个问题)。
我发现很难理解的是，然后我尝试了GridSearchCV (sklearn.model_selection.GridSearchCV)，对C和γ，从10^-5到10^5的所有幂都进行了扫描(当然包括C=10和gamma=1)，结果是best_params：C= 10 ^-5和
浏览 1提问于2018-10-22得票数 0
我想将CSV格式的百万条记录数据集分为80%用于训练，20%用于测试。如何使用Java或Weka库编写代码？
浏览 2提问于2015-01-24得票数 4
我有以下几点：
library(pls)
pcr(price ~ X, 6, data=cars, validation="CV")
它工作，但因为我有一个小的数据集，我不能划分为训练和测试，因此，我想要执行交叉验证，然后提取预测数据为AUC和准确性。但是我找不到如何提取预测的data.Which参数，是吗？
浏览 3提问于2015-04-28得票数 0
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我编写了自己的参数搜索实现，主要是因为我不需要交叉验证GridSearch和RandomizedSearch of scikit-learn。
我使用dask来提供最佳的分布式性能。
以下是我所拥有的：
from scipy.stats import uniform
class Params(object):
def __init__(self,fixed,loc=0.0,scale=1.0):
self.fixed=fixed
self.sched=uniform(loc=loc,scale=scale)
def _getsched(self
浏览 1提问于2017-06-15得票数 1
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假设我们在MATLAB R2015b中有以下代码：
SVMModel = fitcsvm(INPUT, output,'KernelFunction','RBF','BoxConstraint',1);
CVSVMModel = crossval(SVMModel);
z = kfoldLoss(CVSVMModel)
在第一行中，采用fitcsvm模型进行孔数据训练。将Crossval设置为on in fitcsvm的目的是什么(默认情况下，这个选项有10倍的交叉验证)？crossval和kfoldLoss使用与上面相同的方法？如果是的话，
浏览 11提问于2016-02-13得票数 5
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我编写了以下代码，如下所示：
from surprise.model_selection import cross_validate
cross_validate(algo,dataset,measures=['RMSE', 'MAE'],cv=5, verbose=False, n_jobs=-1)
但是，当我这样做时：(注意，在这里传递的是cross_validate，而不是整个数据集)
from surprise.model_selection import train_test_split
trainset, testset = train_test_
浏览 0提问于2020-05-05得票数 0
1回答
使用pROC软件包绘制ROC曲线有两个问题。
A.显着性水平或P-值是在ROC曲线下的实际(总体)面积为0.5 (零假设:面积= 0.5)时，观测样本面积在ROC曲线下被发现的概率。如果P是小的(P<0.05)，则可以得出结论，ROC曲线下的面积与0.5有显着性差异，因此有证据表明实验室测试确实具有区分这两组的能力。
因此，我想计算一下，在中华民国曲线下的某一区域，是否与0.50有显着性差异。我发现使用pROC包来比较两个ROC曲线的代码如下所示，但不确定如何测试它是否有0.5的显着性。
library(pROC)
data(aSAH)
rocobj1 <- plot
浏览 2提问于2013-04-10得票数 1
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我在python中编写了一段代码，使用scikit-learn模块执行支持向量机分类，并进行递归的特征消除和交叉验证：
svc = SVC(kernel="linear")
rfecv = RFECV(estimator=svc, step=1, cv=StratifiedKFold(y_train, 2), scoring='f1')
svc.fit(X_train, y_train)
rfecv.fit(X_train, y_train)
不幸的是，我无法理解为什么使用交叉验证模型(rfecv.fit)时的输出分类与默认模型(svc.fit)不同。交叉验
浏览 2提问于2015-03-24得票数 0
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目标检测交叉验证
、、、、
我已经训练了我的YOLO模型5次，用于不同的train-val分裂。5折交叉验证。然后，每次我在测试数据上运行它以进行预测。
有多个类。
预测输出的格式如下。我有五个这样的。
image,class1,confidence1,boundingbox1(xmin ymin xmax ymax),class2,confidence2,boundingbox2(xmin ymin xmax ymax), etc
a 0 0.3 1064 759 1325 1007 3 0.7 801 1176 1822 1597
b 3 0.3 1024 722 1549 1130
c 9 0.7 979 1028
浏览 2提问于2021-02-19得票数 0
我正在使用交叉验证来评估具有scikit-learn的分类器的性能，并且我想要绘制精度-召回率曲线。我在scikit-learn`s的网站上找到了来绘制PR曲线，但它没有使用交叉验证进行评估。
在使用交叉验证时，如何在scikit学习中绘制精确召回曲线？
我执行了以下操作，但我不确定这是否是正确的方法(psudo代码)：
for each k-fold:
precision, recall, _ = precision_recall_curve(y_test, probs)
mean_precision += precision
mean_recall += recall
浏览 2提问于2014-10-27得票数 7
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当使用交叉验证时，我如何编写代码来可视化我的准确性的进展以及在训练中的损失？通常，在训练模型时，我会将变量名'history‘分配给fit函数，但在交叉验证的情况下，它不显示验证曲线。我假设是这样的，因为我没有在fit函数中调用validation_data (如下所示)。
kfold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=seed)
cvscores = []
for train, test in kfold.split(x_train, y_train):
model = Sequential()
浏览 3提问于2019-11-19得票数 0
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我正在尝试为我的数据集进行特性选择阶段的工作。
我是ML的新手。我有大约60列，并试图选择前15个功能。我了解了RFECV，并为此编写了如下所示的代码。我知道n_features是为RFE而存在的，但对于RFECV，它是缺失的。还有其他方法来分配number of features to select吗？
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)
# create the RFE model and select 15 attributes
rfe = RFECV(model,step=5, cv=5,m
浏览 0提问于2019-12-13得票数 1
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训练神经网络时的标准设置似乎是将数据分割成训练集和测试集，并一直运行到测试集上的分数停止提高为止。现在，问题是:测试分数中存在一定数量的噪声，因此单个最佳分数可能不符合网络状态，而网络状态最有可能是新数据上的最佳状态。
我见过一些论文指出训练中的一个特定时代或迭代是“交叉验证最好的”，但我不知道这是如何确定的(论文没有提供任何细节)。“交叉验证的最佳”点不是有最好的测试分数的点。
如何进行这种类型的交叉验证？会不会是在测试集上做k折叠？好吧，这给了k个不同的测试分数，而不是一个，然后呢？
浏览 0提问于2016-04-09得票数 6
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如何根据交叉验证分数进行预测？
、、、、
我正在构建一个预测模型。我已经设法达到了，直到得到交叉验证分数。现在我不知道如何继续。我应该使用什么函数来使用交叉验证分数进行预测？
X = data.iloc[:,0:16]
Y = data.iloc[:,16]
validation_size = 0.20
seed = 7
X_train, X_validation, Y_train, Y_validation = model_selection.train_test_split(X, Y,
test_size=validation_size, random_state=seed)
models = [
('LR'
浏览 1提问于2019-12-02得票数 1
我有一个类似如下的模型：
library(mlbench)
data(Sonar)
library(caret)
set.seed(998)
my_data <- Sonar
fitControl <-
trainControl(
method = "cv",
number = 10,
classProbs = T,
savePredictions = T,
summaryFunction = twoClassSummary
)
model <- train(
Class ~ .,
data =
浏览 17提问于2018-01-31得票数 2
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我有训练数据，我随机分成两部分：
70% -> train_train
30% -> train_cv (用于交叉验证)
我使用train_train拟合glm (glmnet)模型，然后与train_cv交叉验证.
我的问题是，对于train_train和train_cv，不同的随机分割返回不同的交叉验证结果(使用曲线下的面积“AUC”进行评估)：
第一次为0.6381583
第二次AUC = 0.6164524
有没有一种方法可以运行多个交叉验证，而不重复代码？
浏览 5提问于2014-05-14得票数 3
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如果training_frame、validation_frame和n折叠同时存在的话。如何利用h2o.gbm对gbm进行训练和有效
浏览 0提问于2019-05-27得票数 0
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我有以下问题：
我有一个定时器系列。我已经完成了预处理，现在有了x和y，x包含多个特征，y包含我的输出。我把它分成了train，test，x_train，x_test，y_train，y_test
现在我想进行一次回归和网格搜索。
因为我有一个时间序列，所以我不能做k折交叉验证。所以我想使用TimeSeriesSplit。
但是我到底要分什么呢？我想我应该将训练集分为训练和测试/验证，以训练我的模型，验证/选择我的超参数，然后使用测试进行预测。这是正确的吗？ANd如何选择n_split？
我现在有以下代码：
pipe=Pipeline....
pipe.fit(x_train, y_train
浏览 0提问于2020-01-30得票数 0
我们有一个自定义的基于Xtext的DSL，并从这个DSL编写的文档中通过X趋向生成C++代码。下面是DSL的一个简单示例：
component CMP
{
type A
{
B member_1;
}
type B
{
string member_1;
}
}
最后，为每个C++元素生成一个包含type结构(基于type元素)的头文件。现在出现了以下问题:在我的DSL中，A和B可以正确地解决(尽管B声明的时间比A晚)。但是，当我们生成C++代码并执行类似resource.contents.filter(TypeEl
浏览 2提问于2015-09-30得票数 0
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我正在尝试学习使用虹膜数据集进行数据分析。所以我只是在复制已经为这个主题编写的代码，并且得到了以下关于库的错误：
Traceback (most recent call last):
File "iris.py", line 6, in <module>
from sklearn import model_selection
ImportError: cannot import name model_selection
下面是我导入这个模块的方法：from sklearn import model_selection
我使用的是python 2.7，有什
浏览 10提问于2017-07-18得票数 0
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我的目标是对各种VW模型的参数空间(尝试不同的损失函数和正则化等)进行网格搜索。由于模型可能需要多次通过，所以我想使用交叉验证。我想知道我是否应该实现我自己的交叉验证代码(也许是作为bash脚本)，还是我正在重新发明轮子。任何关于这一点是否已经做过等或最好的处理方式的指示都是有用的。我正在研究如何在bash脚本中实现交叉验证，并使用GNU并行化网格搜索。
浏览 3提问于2013-09-17得票数 7
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我对交叉验证的理解是，我们将数据集划分为第1-k部分，然后使用第1部分作为验证集，第2-k部分作为培训集，然后使用第2部分作为验证集，其余部分作为培训集等等，直到我们使用每个部分作为验证集。
我不完全明白的是：
这里的实际目标是什么？我知道我们平均要做k轮交叉验证，但是我们的输出是什么？我读到过，在计算验证错误之后，我们放弃了每一轮的结果，那么我们如何从这个结果产生一个模型呢？
验证和测试集(如果有的话)有什么区别？也就是说，我们通常将我们的数据分为培训数据和测试数据，但是我们是将我们的培训数据进一步划分为验证集，并在交叉验证过程中将我们的测试数据放在一边，还是对整个数据集进行交叉验证？
浏览 0提问于2019-05-07得票数 2
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关于以下简短的代码片段，我有一个简短的问题(我的sklearn版本(从其中导入cross_val_score和LinearDiscriminantAnalysis )是1.1.1)：
cv_results = cross_val_score(LinearDiscriminantAnalysis(),data,isTarget,cv=kfold,scoring='accuracy')
我试图在'data‘变量和'isTarget’变量上训练一个isTarget ML算法，这两个变量分别是ML数据集中样本特性的numpy数组和一个样本为目标(1)或非目标(0)的列表
浏览 5提问于2022-06-17得票数 0
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嵌套交叉验证和自定义折叠
、、、
我的数据有一个名为pid的列，使用相同pid的记录不应该在火车测试分叉之间泄漏。我有一个双层堆叠的模型-
内部层通过对列车数据的交叉预测建立内部预测向量。
然后，我在原始列车数据+内部预测向量上建立了一个外部模型。
然后评估测试数据的性能。
这个过程应该重复X5。
我能想到的最好的方法是在外部层使用pid % 25，在内部层使用pid % 5。
代码出来时很麻烦，而且不太像奏鸣曲。有更好的方法吗？我是否遗漏了sklearn/python的一些整洁的用法，还是在我的设计中有一些基本的缺陷？
N = 5
for external_fold in range(N):
浏览 2提问于2016-04-24得票数 2
我试图使用支持向量机将我的输入特性分为两类。我想用10倍交叉验证来训练支持向量机分类器。我正在使用MATLAB内置的函数。但是，在使用predict()函数和crossval()函数时，我得到了一个错误：
没有指定有效的系统或数据集。
有人知道如何解决这个问题吗？
Training_Features = X;
Training_Labels = Y;
SVMModel =
fitcsvm(Training_Features,Training_Labels,'KernelFunction','RBF');
C
浏览 0提问于2019-04-11得票数 2
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如何评估我自己的文本分类器
、、、、
基于一些语言学理论，我已经编写了自己的文本分类器。分类器的最终结果是文章标题和二进制类别的元组对。
我还在我的金标语料库上使用了NB分类器，并使用Python中的Sci-kit学习库通过CV评估了它的性能。然而，我正在努力找出如何评估我自己的分类器的性能。:S
我非常感谢你的想法，因为我不是有经验的机器学习者。
谢谢,
古兹德
浏览 0提问于2016-05-11得票数 0
我的代码如下
gbm.fit.hex = h2o.gbm(x= xcols , y =1865 , training_frame = tr.hex , distribution = "bernoulli", model_id = "gbm.model" , key = "gbm.model.key" , ntrees = gbm.trees , max_depth = gbm.depth , min_rows = gbm.min.rows , learn_rate = gbm.le
浏览 0提问于2015-09-05得票数 0
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