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我们正在编写一个小型人工神经网络，它将7000种产品按10个输入变量划分为7个类。
验证和测试集到底是什么？
从我们所了解的是，我们运行的3个训练集和调整的权重(单一时期)。那么我们该如何处理验证呢？因为据我所知，测试集是用来获取网络错误的。接下来发生的</em
浏览 4提问于2014-09-17得票数 46
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我知道交叉验证用于找到最大限度减少平均误差的最佳超参数。例如，将交叉验证的平均误差最小化的神经元数在ELM中估计。冯，G，黄，G.B.误差最小化的极端学习机器增长的隐藏节点和增量学习。IEEE关于神经网络<em
浏览 0提问于2018-07-05得票数 4
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我开发了一个基于机器学习课程的ANN，如下所示： import numpy as npimport pandas as pdcm = confusion_matrix(y_test, y_pred)accuracy_score(y_test, y_pred) 然而，当尝试像这样添加kfold交叉验证时
浏览 128提问于2020-08-10得票数 1
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我是神经网络的新手，我想使用K-折叠交叉验证来训练我的神经网络。我想使用5折50次，批处理大小为64我在scikit中找到了一个用于k折交叉验证的函数。model_selection.cross_val_score(model_kfold, x_train, y_train, cv=5)history
浏览 26提问于2020-02-24得票数 1
我已经用300 K以上的观测数据对我的不平衡数据集应用了SMOTE。使用分层的K-折叠交叉验证，而不仅仅是普通的K-折叠交叉验证(似乎不太可能，每个K-折叠训练集都会不平衡)，这是否仍然有意义？
浏览 0提问于2021-10-19得票数 0
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我的目标是试验不同算法的各种方法，确定每种算法的最佳方法，然后从这些顶级算法中确定最佳的总体算法。
为了实现这一点，我使用k重交叉验证来评估每一种方法。在进行了评估之后，我选择了产生最优度量的方法。我通过改变技术和步骤尝试了不同的方法。为了评估它们的性能，我使用k重交叉验证对每种方法进行了评估。假设我发现方法2在线性回归中表现最好。在没有使用新数
浏览 0提问于2023-06-01得票数 0
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关于K次交叉验证的问题
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在机器学习过程中，假设我们选择了k=10作为“K-折叠交叉验证”。在完成“K-折叠交叉验证”的k步后，如何选择分类器的最终模型？(我们将用它来预测新的数据)
浏览 0提问于2018-05-08得票数 2
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验证集的验证过程-非k次交叉验证
、、、、
我对python和机器学习很陌生，我很难理解验证步骤，我也想对当我不想使用k-折叠交叉验证，而只是使用验证集时，应该做什么有一个建议。我一直在阅读，似乎无法正确理解k-折叠交叉验证：
我是否将初始数据分割成k个折叠，然后在k-1上进行训练，在左1上进行测试，保持向后旋转--所以每个折叠都用于测试等等。或者我把初始数据分割成列
浏览 2提问于2019-05-23得票数 1
我有一个关于交叉验证的问题:我使用朴素的Bayes分类器对博客文章进行分类。当我验证我的数据集而没有k-折叠交叉验证时，我得到了一个0.6的精度分数，但当我进行k-折叠交叉验证时，每一个折叠都会呈现出一个更高的精度(大于0.8)。例如：
(手动拆分)：验证集大小: 1452
浏览 2提问于2015-02-20得票数 0
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当我应用交叉验证检查模型时，我对如何选择折叠数(在k-折叠CV中)感到困惑。它是否取决于数据大小或其他参数？
浏览 0提问于2018-02-22得票数 29
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由于神经网络的运行时间很长，似乎k-折交叉验证在convn网络中并没有得到重视。我有一个很小的数据集，我对使用给定的示例进行k-折交叉验证很感兴趣。有可能吗？谢谢。
浏览 3提问于2016-12-19得票数 12
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我想交叉验证一个模型，玩下面的纸牌游戏(见图)。在这种情况下，我如何应用k-折叠验证？这个模型不是回归者。它是一个分类器，而且具有可变的奖励/惩罚。所以我不能计算验证
浏览 0提问于2018-08-22得票数 0
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通常，堆叠算法使用K-折叠交叉验证技术来预测用于二级预测的oof验证。在时间序列数据(如股票走势预测)的情况下，不能使用K-折叠交叉验证，而时间序列验证(一种在sklearn lib上提出的)适合于评估模型的性能。如何使用时间序列数据的叠加算法交叉验证技术？
浏览 0提问于2018-11-18得票数 5
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我正在使用R中的C5.0在心脏病数据集上做一些分类任务，在大多数情况下，数据将被分成80%用于训练，20%用于测试，我想使用k倍交叉验证(k=10)，但我对这一点感到困惑，正如我们所知道的那样，通过使用10倍交叉验证，我们将整个数据划分为9个训练子集和一个子集进行测试。是否可以将数据划分为训练数据的80%和测试数据的20%，然后对列车数据进行k倍交叉验证？或者我必须对整个数据集<e
浏览 0提问于2017-11-20得票数 3
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Cross-validation
嗨，我正在使用Weka在我的MSc论文中部署机器学习模型。我已经注意到，当我在训练数据集中使用10倍交叉验证时，与在整个数据集上没有交叉验证的情况下训练模型相比，我得到了较低的评估指标，如果我在测试数据集上测试该模型时获得更好的性能，这将是有意义的，然而，它保持相同的性能例如，我为一个回归问题训练了一个随机森林模
浏览 0提问于2021-01-23得票数 0
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我一直试图测试我的推荐系统使用k-折叠交叉验证。我的推荐系统是基于隐式feedback.Since的，我试图在我的用户项矩阵上实现k-折叠交叉验证，我不能使用scikit-learn的本地k-折叠方法(可以吗？)我在实现我的k-折叠
浏览 3提问于2016-05-03得票数 1
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rpart()使用k折叠交叉验证来验证最佳成本复杂度参数cp，而在tree()中，不可能指定cp的值。
我知道cv.tree()通过交叉验证寻找cp的最优值，但是cv.tee()使用k折叠交叉验证。因为我有一个时间序列，因此时间依赖性，我不想使用k-折叠交叉验证，因为k-折叠
浏览 1提问于2018-07-28得票数 0
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当我们做k-折叠交叉验证时，我们应该仅仅使用具有最高测试精度的分类器吗？从交叉验证中获取分类器的最佳方法通常是什么？
浏览 0提问于2016-09-13得票数 15
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