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为什么交叉验证的性能比测试差？
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然后，使用该模型，我应用了10折的cross_val_predict来使用CV评估性能。我计算了两个不同的AUC分数，一个使用roc_auc_score方法进行预测，另一个使用auc方法进行概率计算。该模型使用相同的训练数据(在CV中使用)进行训练，但这次它预测了测试数据： ## GRIDSEARCHCV LOGISTIC REGRESSION
param_grid={'C': np.logspace也就是说，根据所使用的AUC分数，其中一个的表现优于另一个。T
浏览 52提问于2019-06-27得票数 1
我有这样的流水线估计器： ('tfidf', TfidfVectorizer(max_df=0.95, min_df=2, max_featuresrandom_state=random_state, max_iter=5, tol=None)),text_clf.fit(dataset.data, dataset.target)
然后当像这样评估模型的准确性时--尽管当我第一次尝试将它错误地安装到测试数据时，结果是一样的。)是因为我在管道
浏览 0提问于2020-11-01得票数 0
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np.mean(specifity1list),np.mean(sensitivitylist),np.mean(sensitivity1list))我知道代码看起来不太好，因为它只是为了我的学习，但是我遇到了一个很大的问题。我理解交叉验证的准确性是如何工作的--在这种情况下，它将我的数据集分成5部分，并且每次分别测试5次，所以我是如何通过分割20%的数据来创建我的模型的，但是它是
浏览 4提问于2022-04-21得票数 0
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我已经运行了十倍交叉验证，并将其与测试集进行了比较。沿途记录分数和stdev。这是正常的吗？我以为更多的数据会减少方差？还是仅仅是因为分裂的随机性？
浏览 0提问于2020-02-16得票数 0
我目前正在使用基于GCC 3.3.3的交叉编译器为Xscale PXA270开发板进行编译。但是，我想知道是否有其他Xscale编译器在Linux (或Windows )上运行？我正在使用的交叉编译器设置在目标设备上的性能非常糟糕，某些程序在Xscale处理器上执行大量数学运算的性能比在类似时钟的奔腾2上差10到20倍。有没有其他编译器选项，或者我应该在基于GCC的编译器中设置特定的编译器标志，以帮
浏览 1提问于2010-01-21得票数 1
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过拟合问题
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我获得了良好的训练精度( 50年代后的80%+)，但我的验证精度是恒定的，在50%左右，这是我的主要问题。我的目标是在大约80%的验证准确性。我使用了一些技术，如退出、减少参数数、数据增强等。我的训练集是480张图像(240个条形码，其余240个)，我的验证集是120 (60\60)。我应该怎么做才能在验证集上达到大约80%的准确性。我使用ker
浏览 0提问于2019-09-27得票数 0
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除了使用验证数据来调优超参数之外，将验证数据包含到模型中还有其他好处吗？那么，如果我们不调优超参数，那么验证集就没有意义了？
浏览 0提问于2020-02-28得票数 2
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我试图了解sklearn交叉验证和评分是如何工作的，并观察到一些奇怪的行为。在将数据拆分为测试集和训练集之后，我运行此代码。score on test: 0.86846049098143
浏览 1提问于2019-04-24得票数 5
我的教科书上说，k倍交叉验证是一种重采样技术，对于在数据差的情况下估计泛化误差很有用。这是可能<
浏览 0提问于2022-02-23得票数 2
经过一段时间的试用，我发现3.0版本的性能比2.6差，没有一个查询，有人知道这一点吗？但是“选择计数(*)”花费了我2秒，但在2.6中只花了我0.5秒
浏览 4提问于2022-10-28得票数 -2
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为什么列表理解比for循环具有更好的性能？10]new_items = [] if a > 10: new_items.append(a)
还有其他例子(而不是循环)，其中一个Python结构的性能比另一个Python结构差吗？
浏览 3提问于2013-06-03得票数 8
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在对模型选择进行交叉验证时，我发现有许多方法可以引用交叉验证分数的“标准差”(这里的“分数”是指一个评估指标，例如准确性、AUC、损失等)。1)一种方法是计算K折叠分数的平均值的标准差(= K折叠的标准差/ sqrt(K))。
3)另一种我不完全理解的
浏览 6提问于2016-01-21得票数 3
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我正在进行交叉验证搜索，以找到一组超参数的值，并需要将数据规范化。如果我们将数据分成以下几个部分：将“培训”分为培训(暂时称之为“B”)和验证集我们对数据集'B‘进行规范化，然后提取其上的均值和标准差。
然后，我们使用从集合'B‘获得的参数对验证集进行规范化。一旦我们使用验证集找到具有交叉
浏览 0提问于2020-12-04得票数 3
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我目前正在研究分类器的性能比较。为了评估这些性能，我正在计算所有数据集上每个分类器的精度、曲线下面积和平方误差。此外，我需要为某些分类器执行调优参数，以便从准确性方面选择最佳参数，因此需要进行验证测试(我选择了20%的数据集)。
我被告知，为了使这种比较更有意义，应该对每个分类器在相同的集合上进行交叉验证。因此，基本上，是否有一种方法可以使用cross_val_score方法，使它对所有的分类器总是在相同的折叠上运行
浏览 1提问于2015-05-12得票数 0
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在Ubuntu12.04下测试MySQL 5.5 (innodb)性能的推荐工具(S)是什么？
我们购买了一台新的多cpu多核服务器，以取代我们现有的MySQL双核服务器。但是，MySQL性能比我们当前的服务器差！我们知道我们需要调整无害数据库参数，但是如果有一个工具来测试和提出建议，这将是有帮助的。
浏览 0提问于2013-05-21得票数 4
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什么时候以及为什么递归的性能比迭代差？
最近我在面试时被问到这个问题。我的答案是，当递归的深度很大时，递归的性能会更差。面试官似乎在期待一个不同的答案。有没有人能多解释一下。
浏览 0提问于2012-02-01得票数 3
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CNN模型的交叉验证技术
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我在研究CNN的模型。和往常一样，我用批次和时代一起训练我的模型。当它完成训练和验证时，最后我使用一个测试集来衡量模型的性能并生成混淆矩阵。现在我想用交叉验证来训练我的模型。我可以实现它，但我脑海中有一些问题：2-如果我使用交叉验证，如何生成混淆矩阵？我是否可以将数据集拆分为训练/测试，然后在列
浏览 0提问于2019-03-22得票数 10
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