使用CROSS_VALIFY生成混淆矩阵
问题描述我正在尝试找出如何使用CROSS_VALIDATE生成混淆矩阵。我可以用我目前掌握的代码打印出分数。#Instantiatingmodelmodel=DecisionTreeClassifier()#Scoresscoring={'accuracy':make_score
发布：2023-01-03 标签：pythonscikit-learnmachine-learningconfusion-matrixcross-validation
Lightgbm python数据集引用参数是什么意思？
问题描述我正在尝试找出如何用python中的lightgbm来训练gbdt分类器，但与theofficialwebsite中提供的示例混淆了。按照列出的步骤，我发现VALIDATION_DATA不知从何而来，并且不知道VALID_DATA的格式，也不知道使用或不使用它的训练模型的
发布：2023-01-03 标签：machine-learningcross-validationlightgbm
具有n次交叉验证的精度召回曲线显示标准偏差
问题描述我希望生成具有5倍交叉验证的精度-召回曲线，以显示exampleROCcurvecodehere中的标准偏差。下面的代码(改编自HowtoPlotPR-CurveOver10foldsofCrossValidationinScikit-Learn)给出了每一次交叉验证的P
发布：2023-01-03 标签：pythonscikit-learnmachine-learningcross-validationprecision-recall
如何在SkLearning上拆分均衡训练集和测试集上的数据
问题描述我正在使用skLearning执行多分类任务。我需要将所有数据拆分为Train_Set和TestSet。我想从每个班级随机抽取相同的样本号。实际上，我觉得这个功能很有趣X_train,X_test,y_train,y_test=cross_validation.train
发布：2023-01-03 标签：scikit-learnmachine-learningsvmcross-validation
如何在转换要素后使用交叉验证
问题描述我有包含类别值和非类别值的数据集。我对类别值应用了OneHotEncode，对连续值应用了StandardScaler。transformerVectoriser=ColumnTransformer(transformers=[('VectorCat',OneHotEnc
发布：2023-01-03 标签：pythonscikit-learnmachine-learningcross-validation
SCRKIT-学习Logistic回归简历：最佳系数
问题描述我试图了解在Logistic回归交叉验证中如何计算最佳系数，其中"refit"参数为True。如果我对docs的理解是正确的，那么最好的系数是首先确定最佳正则化参数"C"的结果，即在所有折叠上具有最高平均分数的C值。然后，最好的系数就是在最佳C得分最高的折叠上计算的系数。
发布：2022-10-16 标签：scikit-learncoefficientslogistic-regressioncross-validation
支持向量机-数据是否有可指示最佳参数的属性(例如，C、伽马)
问题描述使用交叉验证来确定最佳参数似乎相当标准。当然，这通常是一个耗时的过程。有什么捷径吗？有没有其他更快的探索性分析形式，可以提供关于哪些值将是最佳的提示？例如，以我目前对机器学习和支持向量机的理解，我可能会做一些事情，比如在C的指数为10的[10e-5，10e5]范围内执行初
发布：2022-10-16 标签：machine-learningsvmcross-validation
在 libsvm matlab 中标记一个类以进行交叉验证
问题描述我想在MATLAB中使用LibSVM进行一类分类.Iwanttouseone-classclassificationusingLibSVMinMATLAB.我想训练数据并使用交叉验证，但我不知道如何标记异常值.Iwanttotraindataandusecrossvali
发布：2022-10-16 标签：labelmatlabcross-validationlibsvmoutliers
如何在 sklearn 中实现前向测试?
问题描述在sklearn中，GridSearchCV可以将管道作为参数，通过交叉验证找到最佳估计器.然而，通常的交叉验证是这样的:Insklearn,GridSearchCVcantakeapipelineasaparametertofindthebestestimatorthr
发布：2022-10-16 标签：pythonscikit-learntime-seriescross-validation
如何在 R 包 XGBoost 中为 xgb.cv 指定训练和测试索引
问题描述我最近发现了xgb.cv中的folds参数，它允许指定验证集的索引.然后在xgb.cv中调用辅助函数xgb.cv.mknfold，然后将每个折叠的剩余索引作为相应训练集的索引折叠.Irecentlyfoundoutaboutthefoldsparameterinxgb.c
发布：2022-10-16 标签：rtime-seriesxgboostcross-validation