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2
回答
嵌套
交叉
验证
真的有必要吗?
machine-learning
我的
交叉
验证
程序有问题。目前,我只是循环(迭代)我的参数(例如,C和伽马径向基支持向量机),并做了内部休假一次
交叉
验证
。 当然,这会带来偏见。因此,最好是进行
嵌套
交叉
验证
,例如,外部一次
交叉
验证
和内部10倍
交叉
验证
。问题是,我只有37个数据点,
嵌套
的
交叉
验证
使运行时增加了很多,而且我还想打印k个最近的邻居k的精度或隐藏层数,这是
嵌套</e
浏览 5
提问于2015-07-25
得票数 2
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1
回答
SVM的参数选择
matlab
、
svm
、
cross-validation
对于支持向量机的参数选择,可以进行
嵌套
交叉
验证
。问题是,我最终也需要最佳参数的值。其次,如果我使用线性支持向量机,然后使用这个加权向量w来确定特征的重要性,那么它是否也适用于非线性支持向量机(例如rbf核)?
浏览 2
提问于2015-06-18
得票数 1
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1
回答
嵌套
交叉
验证
和自定义折叠
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
cross-validation
我有一个双层堆叠的模型- 然后评估测试数据的性能。
浏览 2
提问于2016-04-24
得票数 2
1
回答
在
交叉
验证
中,测试数据集是否不固定?
neural-network
、
cross-validation
、
validation
我们有50个数据点,并且想要一个30用于火车,10个用于
验证
,10个用于测试。我们使用下面的伪代码来计算超参数的配置。
浏览 0
提问于2022-09-12
得票数 1
1
回答
Libsvm参数(c,g,p)搜索
regression
、
matlab
、
libsvm
有没有办法在MATLAB中找到回归的libsvm参数(c,g,p)?用gridgregression.py可以找到它们,但是如果我们想在Matlab中使用它们呢?导出列车x和y矩阵并通过gridregression.py查找参数有点费时。
浏览 0
提问于2013-11-21
得票数 0
1
回答
使用sklearn
嵌套
交叉
验证
获取最佳参数
machine-learning
、
scikit-learn
、
classification
、
cross-validation
在下面的代码中,"greed_search.fit(X,Y)“与
嵌套
的CV没有任何关系,我的理解正确吗?这意味着无法在sklearn中使用
嵌套
CV获取最佳参数。
浏览 0
提问于2017-08-25
得票数 5
1
回答
加速
嵌套
交叉
验证
scikit-learn
、
parallel-processing
为了加速sklearn的
嵌套
交叉
验证
,既然不允许
嵌套
并行,那么在内循环或外循环中修复n_job=-1会更好吗?
浏览 0
提问于2018-04-02
得票数 1
1
回答
如何解释虹膜数据集的
嵌套
交叉
验证
?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
cross-validation
我想更好地理解
嵌套
交叉
验证
。我查看了sci-kit learn中提供的示例,该示例比较了虹膜数据集分类器上的非
嵌套
和
嵌套
交叉
验证
策略。我没有确切地理解
嵌套
和非
嵌套
交叉
验证
之间的区别,以及使用一种比另一种更好的优点。 非
嵌套
是否意味着您没有使用
交叉
验证
优化超参数,而是通过简单的训练
验证
拆分来优化超参数?或者,这是否意味着您没有通过
浏览 0
提问于2020-04-29
得票数 0
1
回答
不能复制GridSearchCV的结果吗?
machine-learning
、
python
、
hyperparameter
我正在尝试使用n_neighbors为KnearestClassifier找到优化的GridSearchCV值。我能够得到优化的参数,但是当我在分类器中输入这些参数时,结果与GridSearchCVs的最佳结果不匹配。 print('Score using optimized parameters: {}'.format(clf.score(features_
浏览 0
提问于2017-03-25
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1
回答
如果在相同的数据上训练
嵌套
模型,是否会过度拟合
machine-learning
如果我建立一个机器学习模型,它使用来自另一个机器学习模型的输出,而两个模型都是在相同的数据上训练的,是否会过度拟合?基本上,我想知道是否可以使用KNN预测结果作为深度神经网络模型的输入,而这两个模型都是在完全相同的数据上训练的。
浏览 0
提问于2018-11-06
得票数 0
1
回答
Python Time SeriesSplit
time-series
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?
浏览 0
提问于2020-01-30
得票数 0
1
回答
评价最佳模型
machine-learning-model
、
overfitting
假设我有两个模型列车精度= 92.4%测试精度= 35.3%列车精度= 37.0%测试精度= 34.1% 哪个是最好的模特?
浏览 0
提问于2022-09-07
得票数 1
3
回答
如何使用cross_val_score从GridSearch获取best_estimator参数?
scikit-learn
为了方便起见,我想知道在cross_val_score中使用
嵌套
交叉
验证
时的GridSearch结果。有没有办法做到这一点,或者这是一个值得推荐的功能?
浏览 3
提问于2013-06-23
得票数 9
1
回答
如何在R中的mlr中使用包(例如glmnet)?
r
、
package
、
glmnet
、
mlr
问题是我的数据依赖于时间,所以我使用了
嵌套
的时间序列
交叉
验证
和mlr包。glmnet软件包使用k-折叠
交叉
验证
。有什么办法像glmnet包里那样得到情节吗?
浏览 4
提问于2020-09-22
得票数 0
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1
回答
随机森林太合适了
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
random-forest
我正在使用scikit学习一个分层的简历来比较一些分类器。我在计算:准确,回忆,auc。RandomForestClassifier(warm_start= True, min_samples_leaf= 1, n_estimators= 800, min_samples_split= 5,max_features= 'log2', max_depth= 400, class_weight=None)我的问题是,我觉得我真的太适合了。例如: 具有标准差(+/-)
浏览 2
提问于2015-11-27
得票数 5
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1
回答
同时调用SKLearn的cross_val_score和cross_val_predict?
python
、
performance
、
machine-learning
、
scikit-learn
我通过向cross_val_score传递一个GridSearchCV对象来运行
嵌套
交叉
验证
。然后,我使用cross_val_predict进行后续操作,以获得用于绘图的模型预测。y_train)这在计算上似乎是多余的;有没有一种方法可以从cross_val_score获得
交叉
验证
的预测
浏览 14
提问于2016-08-16
得票数 5
2
回答
如何通过PyTorch通过RAY.Tune将激活函数定义为超参数?
optimization
、
pytorch
、
hyperparameters
、
ray
另外,如果您知道我如何在这个环境中定义
嵌套
交叉
验证
,请告诉我。
浏览 11
提问于2022-07-10
得票数 0
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1
回答
Lassocv的
嵌套
交叉
验证
python
、
machine-learning
、
cross-validation
我在这里读到了
嵌套
循环的重要性,并从训练数据集中找到了最优的lambda。我正在尝试理解如何使用这个特定的来查看测试数据集的均方误差。请帮帮我!
浏览 0
提问于2020-02-20
得票数 1
1
回答
交叉
验证
与超参数整定工作流
python
、
cross-validation
、
hyperparameter-tuning
在阅读了大量关于
交叉
验证
的文章之后,我现在感到困惑了。我知道
交叉
验证
用于评估模型性能,并用于从多个算法中选择最佳算法。在选择最佳模型后(通过检验CV分数的均值和标准差),我们在整个数据集(训练和
验证
集)上对该模型进行训练,并将其用于现实世界的预测。 假设在
交叉
验证
中使用的三种算法中,我选择了最好的一种。我们是在
交叉
验证
过程中使用
嵌套
交叉
验证
来调优超参数,还是首先通过
交叉</
浏览 0
提问于2021-11-24
得票数 2
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1
回答
mlr:这个函数getBMRTuneResults到底是做什么的?
mlr
我使用4x3设置进行
嵌套
重采样(在外部循环中进行4次
交叉
验证
,在内部循环中进行3次
交叉
验证
)。目前,我只使用支持向量机(kernlab中的ksvm)。
浏览 14
提问于2019-11-07
得票数 0
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