标题数据集交叉验证查询
是指在机器学习和数据挖掘领域中，用于评估和验证模型性能的一种方法。它通过将数据集划分为多个互斥的子集，然后使用其中一部分作为训练集，剩余部分作为验证集来进行模型训练和评估。
交叉验证的主要目的是评估模型的泛化能力，即模型对未知数据的预测能力。通过将数据集划分为多个子集，可以更全面地评估模型的性能，减少因数据集划分不合理而引入的偏差。
常见的交叉验证方法包括k折交叉验证和留一交叉验证。k折交叉验证将数据集划分为k个大小相等的子集，每次使用其中k-1个子集作为训练集，剩余的一个子集作为验证集，重复k次，最后将k次的评估结果取平均。留一交叉验证是k折交叉验证的特例，其中k等于数据集的大小。
交叉验证在机器学习模型的选择、参数调优和特征选择等方面起着重要作用。它可以帮助我们选择最合适的模型，并避免过拟合或欠拟合的问题。
在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）来进行数据集交叉验证查询。该平台提供了丰富的机器学习算法和工具，可以方便地进行模型训练、评估和优化。同时，腾讯云还提供了强大的计算和存储资源，以支持大规模的数据处理和分析任务。
总结起来，标题数据集交叉验证查询是一种用于评估和验证机器学习模型性能的方法，通过将数据集划分为多个子集来进行模型训练和评估。腾讯云机器学习平台是一个推荐的工具，可以方便地进行数据集交叉验证查询。
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标题数据集交叉验证查询
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www.kaggle.com/ldfreeman3/a-data-science-framework-to-achieve-99-accuracy#Step-5:-Model-Data 我已经完成了第五步--模型数据我正在尝试交叉验证(如果这是正确的术语)下面代码中列出的所有算法，但是它似乎只输出了10个结果，而不是21个： cv_split = model_selection.ShuffleSplit(n_splits
浏览 15提问于2021-08-30得票数 0
在report中，我使用了交叉表和部分，但是对于每个部分，我希望显示所有的列(列来自我为croostab使用的变量的不同值)。？变量A_ Var _(B)_V_(C)
A1、B1、C2、130A2、B1、C1、17我做交叉表：
C2 \x{e76f} 16
我不知道如何正确地做到这一点(我找到了一种方法，在这种方法中，有必要隔离每个变量并进行交叉</em
浏览 5提问于2015-09-24得票数 0
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我有一个数据集，它已经被分成10倍，每个折叠都有训练、验证和测试集。我无法理解如何在这个数据集上应用10倍交叉验证。通常，如果我们想在数据集上应用k折叠交叉验证，步骤如下：在我的例子中，数据集已经被划分为10倍，除了训练集之外，每个折叠都包含验证和测试集。如果有人能指导我，如何对这种<e
浏览 0提问于2019-03-27得票数 1
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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
浏览 0提问于2019-05-07得票数 2
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我使用k-折叠交叉验证，但不明白它的目的。在分割训练和测试数据集中的数据集之前，通常会对数据集的条目进行随机化。给定训练数据集，进行k次交叉验证，目的是预先估计模型的性能。在随机化的情况下，在交叉验证的循环中，不太可能出现从一次运行到下一次的戏剧性变化。最多可以观察到一些正常的波动。
考虑到交叉验证内部的性能，交叉</e
浏览 0提问于2022-03-05得票数 10
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在下面的代码中，我使用了10倍的交叉验证来训练支持向量机( Confusion2)。一般来说，数据集将分为(a)训练集、meas(trainIdx,:) (b)测试集、meas(testIdx,:) c)验证集。在交叉验证方法中，我通过在循环中进行训练和验证来构建支持向量机学习者。根据我的理解，验证数据必须与培训和测试完全不同。但是，在许多在线资源中，据说经过<e
浏览 0提问于2018-06-25得票数 2
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很明显，我做的是过采样，但是我用过采样的数据集进行交叉验证，结果我应该在列车和验证集中重复数据。我使用的是lightgbm算法，但令人惊讶的是，交叉验证分数和未见数据集上的分数之间并没有太大的差别。不过，我只想知道，在过度采样数据集之后是否可以进行交叉验证，如果不是，为什么我在验证集和未见测试集</em
浏览 0提问于2019-01-21得票数 4
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我正试图在我的ml步骤中添加交叉验证。我注意到，您可以在配置autoML时将其添加到参数中。我的数据集由30%标签0和70%标签1组成。我的问题是，在执行交叉验证时，azure autoML是否分层数据？如果不是，在将其传递给autoML之前，我必须自己进行拆分/分层。
浏览 3提问于2022-09-15得票数 0
通常，我的实践包括在数据集的子集上使用k折叠交叉验证，并保留最终测试集。
在处理异常小的数据集时，是否可以在整个数据集上使用交叉验证？
浏览 0提问于2019-10-28得票数 0
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这是一个access 2016数据库，我假设有50个表，总共有100个唯一的列，所以我可以创建一个包含所有100列的空表
因此，表1可能具有COL1、10、99，表2可能具有COL2、15、27，等等。我更喜欢以编程方式迭代数据库中的50个表，并且当我读取每个表的记录时，动态地将列名称与其数据相关联，以便我可以用当前表中存在的任何列数据来填充100列目标记录列，并写出所有记录。我知道如何遍历所有表，然后获取每个表中的所有列名，并获取表记录数据，但不知道如何动态创建输出记录，实际上不确定是否可行？如果可能的
浏览 2提问于2018-06-05得票数 1
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我目前正在研究Kaggle的泰坦尼克号数据集。数据集不平衡，几乎为61.5 %的负类和38.5个正类。
我把我的训练数据集分为85%的训练集和15%的验证集。选择了一个支持向量分类器作为模型。我在训练集上做了10倍的分层交叉验证，并且我试图找到最佳的阈值来最大化每个褶皱的f1分数。平均所有在验证折叠上获得的阈值，阈值平均为35% +/- 10%。然后，在
浏览 0提问于2021-06-16得票数 5
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我正在研究一个机器学习分类器，当我到达将我的数据划分为训练集和测试集的时候，我想得到两种不同的方法。在一种方法中，我只是将数据集分成训练集和测试集，而在另一种方法中，我使用k折叠交叉验证。奇怪的是，随着交叉验证的准确性下降，所以如果我有0.87与第一种方法，交叉验证，我有0.86。
交叉验证不应该提高我的准确性吗？谢谢已经提前了
浏览 0提问于2019-11-08得票数 1
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我们已经在大约15k行的数据集上运行了'gbm‘模型。我们已经直接实现了10折交叉验证，以提出一个交叉验证模型，我们正在使用该模型在同一数据集上再次进行预测。审查者要求我们使用坚持数据集来验证模型。我们假设我们会将数据分成坚持数据和训练数据。然后，训练数据将在kfold交叉验证中再次
浏览 1提问于2018-04-18得票数 2
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我有一个不平衡的数据集。我正在使用SMOTE (合成少数人抽样技术)来执行过采样。在执行二进制分类时，我在这个过采样的数据集上使用10倍交叉验证。然而，我最近研究了这篇文章；提到在交叉验证期间使用过采样数据集是不正确的，因为它会导致性能评估过于乐观。
我要验证正确的方法/过程，即在交叉验证中使用过采样数据。
浏览 2提问于2018-03-27得票数 2
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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：适合于训练集的：，这是我不确定的部分：
scorescross_val_score(RFC, xtest, ytest, cv = 10, scor
浏览 8提问于2015-07-04得票数 3
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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？
浏览 1提问于2016-11-14得票数 0
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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</
浏览 0提问于2016-04-09得票数 6
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目前，我已经获得了大约800个实例的数据集。我将其拆分为训练集和验证集，因为缺少值，所以我使用sklearn中的SimpleImputer，并对训练集进行fit_transform-ed，然后对测试集进行转换。我这样做是因为如果我想预测新的实例，如果有缺失值，那么我需要用我估算测试集的方法来估算它。现在我想使用交叉验证来训练和评分模型，但这将涉及到使用整个数据集并将其划分为不同的训
浏览 30提问于2018-12-18得票数 3
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套索的交叉验证和训练误差
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我在训练数据集和交叉验证数据集上有这张套索图。红色曲线表示训练错误，黑色曲线表示交叉验证错误。
这条曲线看起来很好，对吧？随着alpha的增加，训练误差会增加，而交叉验证误差会下降。
浏览 1提问于2015-05-05得票数 0
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