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1
回答
RepeatedKFold
和
cross_val_predict
、
、
我正在使用
RepeatedKFold
进行分类。我想要得到每次迭代的实际值
和
预测值,在所有的重复中。代码如下: #...Split the dataset...kf =
RepeatedKFold
(n_splits=10, n_repeats=2) for train_index, test_index in kf.split, random_state = 0).fit(X_train, y_train) #...Get actual & oof predicted labels.
浏览 9
提问于2021-04-30
得票数 0
2
回答
如何使用
cross_val_predict
来预测新数据集的概率?
我正在使用sklearn的
cross_val_predict
进行这样的训练: myprobs_test =
cross_val_predict
(LogisticRegression(), X =x_new, y= None, method='predict_proba这是否意味着没有办法将经过训练
和
交叉验证的
cross_val_predict
模型应用到
浏览 6
提问于2017-12-06
得票数 2
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1
回答
学习:
cross_val_predict
只适用于分区
、
、
、
这里是我代码中的相关部分:from sklearn import svm target = df['target'] pred =
cross_val_predict
/jedwards/anaconda3/envs/py36/lib/python3
浏览 8
提问于2017-04-07
得票数 9
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1
回答
KFlold
和
KFold与shuffle=True
和
RepeatedKFold
在滑雪中的差异
、
、
我正在使用skearch0.22版本比较KFlold
和
RepeatedKFold
。根据:
RepeatedKFold
“在每一次重复中重复K倍n次的随机化。”我试图阅读
和
重新阅读文档,看看我是否遗漏了什么,但没有结果。根据@Dan
和
@SergeyBushmanov的建议更新,我包括了洗牌
和
random_state def run_nfold(X,y, classifier, scorer, cv, n_repeatswith KFold shuffled results')
浏览 2
提问于2020-03-02
得票数 4
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1
回答
Scikit学习导入错误:“
cross_val_predict
”未定义
、
我正在尝试运行一些简单的scikit代码--在python中学习,在执行过程中,我遇到了以下错误: 回溯(最近一次调用):文件"",第1行,从sklearn.cross_validation导入
cross_val_predict
ImportError:无法导入名称
cross_val_predict
我已经下载了scikit,从这个页面了解到:
和
其他模块(如sklearn.linear_model )工作得
浏览 3
提问于2015-04-04
得票数 2
1
回答
为什么
cross_val_predict
不适合测量泛化误差?
、
、
、
当我用交叉验证训练SVC时,
cross_val_predict
为X中的每个元素返回一个类预测这是有意义的,因为cv=5
和
SVC在X的不同部分上被训练
和
验证了5次。在五次验证中,每一次都对五分之一的实例(m/5 = 200)进行了预测。随后,包含200个预测的5个向量被合并到y_pred中。考虑到所有这些,使用y_pred
和
y计算SVC的总体精度是合理的
浏览 0
提问于2019-03-05
得票数 9
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1
回答
Cross_val_predict
:一步获得预测值
和
预测概率
、
、
下面的示例脚本输出预测值
和
预测概率:from sklearn.model_selection import
cross_val_predict
diabetes.datalg = linear_model.LogisticRegression(random_state=0, solver='lbfgs') y_prob =
cross_val_predict
(lg, X, y, cv=4, me
浏览 0
提问于2019-01-22
得票数 2
1
回答
Scikit-learn - Cross一次性验证分数
和
预测?
、
、
我可以看到在scikit learn中有cross_val_score
和
cross_val_predict
函数。然而,我找不到一种方法来同时获得分数
和
预测。
浏览 0
提问于2016-12-07
得票数 1
1
回答
使用shuffle=True的“普通”k-折交叉验证
和
重复的k-折交叉验证有什么不同?
、
、
、
、
有人能解释一下使用shuffle函数的“正常”k-折交叉验证之间的区别吗? kf = KFold(n_splits = 5, shuffle = True) 以及重复的k折交叉验证?它们不应该返回相同的结果吗? 很难理解其中的区别。 任何提示都是值得感谢的。
浏览 60
提问于2020-12-30
得票数 1
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2
回答
使用cross_validate()获取预测值
、
、
、
我有以下代码,它执行5次交叉验证并返回几个度量值。clf = SVC() 'prec_macro': 'precision_macro',scores = cross_validate(clf, iris.data, iris.target, scoring=scoring,
浏览 3
提问于2018-08-08
得票数 3
4
回答
交叉验证模型的predict_proba
、
、
、
我想预测的概率从Logistic回归模型交叉验证。我知道你可以得到交叉验证分数,但是可以从predict_proba返回值而不是分数吗?from sklearn.linear_model import LogisticRegression train_test_split) # setup dat
浏览 7
提问于2015-02-28
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2
回答
cross_val_score、
cross_val_predict
和
cross_val_validate是如何处理培训、测试
和
验证的?
、
根据我的理解,cross_val_score,
cross_val_predict
, and cross_val_validate可以使用K-fold validation。这意味着训练集部分作为训练集
和
测试集被迭代地使用。但是,我还没有看到任何关于如何处理验证的信息。数据似乎没有分成三组--培训、验证
和
测试集。cross_val_score、
cross_val_predict
和
cross_val_validate是如何处理培训、验证
和
测试的?
浏览 2
提问于2019-04-21
得票数 0
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1
回答
是否可以在
cross_val_predict
中使用与cross_val_score中相同的k-折叠?
、
、
、
、
y_train, cv=5, scoring='accuracy') y_pred =
cross_val_predict
浏览 10
提问于2020-09-14
得票数 1
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1
回答
Cross_val_predict
in SKLearn -期望一个数组但是
、
、
但是,当我运行时:或我得到以下错误
浏览 1
提问于2016-02-19
得票数 0
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2
回答
为什么
cross_val_predict
比适合KNeighborsClassifier慢得多?
、
、
、
、
n_jobs=1)然而,下面的需要1722秒,换句话说,~是的64倍我天真的理解是,
cross_val_predict
和
cv=3正在进行3倍的交叉验证,所以我希望它能适应模型3次,所以至少需要3倍的时间,但是我
浏览 0
提问于2019-01-22
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1
回答
为什么在训练模型之前应用交叉验证?
、
numpy import stdfrom sklearn.model_selection import
RepeatedKFold
=20, n_informative=15, n_redundant=5, random_state=1)cv =
RepeatedKFold
RepeatedKFold
是如何帮助解决不平衡数据集的(让我们假设情况是这样的)。
浏览 0
提问于2021-11-27
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1
回答
我可以在
cross_val_predict
和
cross_validate一起使用scikit learn的cross_validate吗?
、
、
、
我正在使用scikit学习的cross_validate来获得我的贝叶斯岭模型的结果(scikit学习BayesianRidge),但是我不确定我使用
cross_val_predict
的情节是否表达了相同的预测我在cross_validate
和
cross_val_predict
中都使用相同的折叠数。基本上,我只想知道我用
cross_val_predict
制作的情节是否可以用cross_validate返回的性能指标来描述? 谢谢你的帮助
浏览 0
提问于2022-11-16
得票数 0
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3
回答
对测试数据集使用
cross_val_predict
、
、
、
我对在测试数据集中使用
cross_val_predict
感到困惑。我创建了一个简单的随机森林模型,并使用
cross_val_predict
进行预测:from sklearn.cross_validationimport
cross_val_predict
, KFold lr = RandomForestClassifier(random_state=1, class_weight="balanced", n_est
浏览 5
提问于2017-01-10
得票数 7
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1
回答
转换目标数据(角度/度),使1度
和
359度被类似地处理
、
、
我怀疑让它们保持现在的状态并不是最优的,因为接近360
和
0的值是相似的,但具有完全不同的大小。
浏览 0
提问于2017-11-11
得票数 0
1
回答
获取每个交叉验证折叠的混淆矩阵
、
、
、
我正在通过交叉验证运行一个逻辑回归的管道,使用scikit-learn。我从下面代码中的每一个折叠中得到分数。我如何得到混淆矩阵?scores = cross_val_score(clf, X_train, y_train, cv=3)
浏览 0
提问于2018-03-31
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