交叉验证估计器的参数无效。值错误
交叉验证估计器的参数无效，值错误是指在使用交叉验证进行模型评估时，所设置的参数无效或者参数值错误，导致无法正确评估模型的性能。
交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将数据集划分为训练集和验证集，然后多次重复这个过程，每次使用不同的训练集和验证集来训练和评估模型。通过多次重复的训练和评估，可以更准确地评估模型的性能。
在使用交叉验证时，需要设置一些参数，如交叉验证的折数、随机种子等。这些参数的设置对于评估结果的准确性和稳定性非常重要。然而，如果设置的参数无效或者参数值错误，就会导致评估结果不准确或者无法得出评估结果。
解决交叉验证估计器参数无效、值错误的方法如下：
- 检查参数名称和取值范围：确保所设置的参数名称正确，并且取值范围符合要求。可以查阅相关文档或者官方指南来确认参数的正确名称和取值范围。
- 检查参数的数据类型：有些参数可能要求特定的数据类型，如整数、浮点数、布尔值等。确保所设置的参数数据类型正确，否则会导致参数无效。
- 检查参数的默认值：有些参数可能有默认值，如果没有显式地设置参数值，就会使用默认值。确保所设置的参数值不会被默认值覆盖，否则会导致参数无效。
- 参考示例代码和文档：可以参考相关的示例代码和文档，了解如何正确地设置参数。示例代码和文档通常会提供一些常用的参数设置和推荐的取值范围。
- 调试和排查错误：如果以上方法都无法解决问题，可以使用调试工具或者打印调试信息来排查错误。可以检查参数的赋值语句、参数传递的过程等，找出可能的错误原因。
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不会申请证书，怎么搞？
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浏览 342提问于2018-01-28
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使用mqtt用户名与密码的方式连接腾讯云mqtt服务器问题？
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为什么用mqtt用户名与密码的方法连接腾讯云mqtt服务器后，一段时间(几天)不连接后会自动断开？然后在使用相同的用户名与密码再次连接时就再也连接不上了。
操作方法：
1. 使用了腾讯给的腾讯云物联网平台生成小工具自动生成用户名与密码
2. 使用MQTT.fx工具连接或者其他设备连接腾讯云mqtt服务器
结果：
使用原先同样的用户名与密码，在断开与腾讯云mqtt服务器一段时间(一般几天)后就再也无法使用相同的用户与密码连接到mqtt云服务器了
浏览 1453提问于2021-02-17
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交叉验证Vs。列车验证测试续
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交叉验证Vs.列车验证测试
我还有一个问题是关于上述帖子中的“响亮回答”：
训练次数为k次，每次忽略训练集的不同部分。通常，这些k模型的误差是平均的。这是对要测试的每个模型参数进行的，并且选择误差最小的模型。
当我们说“选择误差最小的模型”时，这意味着：
选择平均误差最小的参数，从K模型中找出具有绝对最小误差的模型。
我们选择平均误差最小的参数，然后在整个训练集上训练一个新的模型，使用这些参数？
我们选取平均误差最小的参数，然后取所训练的K模型的平均权值。
艾恩
浏览 0提问于2019-09-27得票数 4
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在训练集上评估一个模型是一个好的实践吗？
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对训练集模型进行评价(即训练训练模型，在同一训练集上评估回归误差/精度)，并将评价结果与模型回归误差/交叉验证(我们在同一训练集上进行交叉验证)和测试集的精度进行比较，以检查过拟合/不拟合是否是一种很好的做法吗？
据我所知，我们不应该对训练集的模型进行评估。然而，我看到一些讲座似乎促进了对训练错误的评估。
浏览 0提问于2020-08-20得票数 1
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何时使用交叉验证？
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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型，这些是我得到的结果：
1.没有交叉验证：
培训：
R = 0.97; Mae = 1.31; Rmse = 1.78
测试：
R = 0.91; Mae = 2.70; Rmse = 3.57
2.具有10倍交叉验证：
培训：
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浏览 0提问于2021-01-23得票数 0
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对模型进行培训是否需要验证集？
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为了我的研究，我用CNN建立了一个三维图像分类模型。我只有5000张图像，训练用4500张图像，测试集用500张图像。我尝试了不同的结构和参数的训练和F1评分和训练集的准确性高达0.9。幸运的是，我没有花很多时间来寻找这些设置的高精度。
将该模型应用于测试集，得到了较满意的预测结果，F1评分为0.8~0.85。
我的问题是，是否有必要进行验证？当我当时参加机器学习课程时，我被教导使用一个验证集来调整超参数。我没有做k-折叠交叉验证的原因之一是因为我没有太多的数据，并且希望使用尽可能多的培训数据。我的模型对测试集进行了很好的预测。我的模型还能说服人们，只要精确度/F1分数/ROC足够好吗？或者，
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微信小程序人脸与身份证照片对比登录,后端做什么？
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浏览 2449提问于2018-01-24
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多项式回归中的正则化系数
machine-learning、non-linear-regression
多项式回归中的过拟合，比较训练集的均方误差和验证集的均方误差。
我不太理解这张图。在训练模型以学习参数时，我们必须设置λ=0，因为已经选择了λ的值并继续进行培训是没有意义的。，那么，随着λ值的变化，训练错误是如何变化的呢？将数据集划分为有效数据集和训练数据集，在训练集中对模型进行训练，并通过有效集验证验证结果。
浏览 3提问于2021-12-25得票数 1
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在GridSearchCV中对测试集进行预处理的问题
python、machine-learning、scikit-learn、cross-validation
我使用20%的数据集作为我的测试集，并使用GridSearchCV来实现K折交叉验证来调优超参数。
通过使用管道，我们可以将列转换器和机器学习算法一起放入GridSearchCV中。如果我为GridSearchCV设置了5折交叉验证，该函数将使用5个不同的训练和验证集来训练和验证每个超参数组合。据我所知，GridSearchCV使用5折分数的平均值来选择最好的模型。
那么我的问题是，它是如何转换测试集的？
我对此感到非常困惑，因为为了避免数据泄漏，我们应该只使用训练集来拟合转换器，但在本例中，我们有5个不同的训练集，而我不知道GridSearchCV函数使用哪一个来拟合和转换验证和测试集。
我
浏览 10提问于2021-11-17得票数 0
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为什么同时使用验证集和测试集？
machine-learning、neural-network、cross-validation
考虑一个神经网络：
对于给定的数据集，我们将其划分为训练、验证和测试集。假设我们按照经典的60:20:20的比例来做，然后通过在验证集上检查网络来防止过度拟合。那么，需要在测试集中测试它以检查它的性能吗？
测试集上的错误不是和验证集有点相同吗?对于网络来说，它是一个看不见的数据，就像验证集一样，它们的数量也是相同的吗？
相反，我们不能通过将测试集合并到它来增加训练集，以便我们有更多的培训数据和网络更好的训练，然后使用验证集来防止过度拟合吗？我们为什么不这么做呢？
浏览 0提问于2017-04-13得票数 36
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是否总是更好地使用整个数据集来训练最终模型？
machine-learning、dataset、training、accuracy
在对机器学习模型进行训练、验证和测试之后，一种常用的技术是使用完整的数据集(包括测试子集)来训练最终模型，以便将其部署到产品上。
我的问题是:这样做是否总是为了最好？如果表演真的变坏了呢？
例如，让我们假设模型在分类测试子集时得分在65%左右。这可能意味着要么模型训练不够，要么测试子集由异常值组成。在后一种情况下，使用它们来训练最终模型会降低其性能，并且只有在部署它之后才会发现。
重新表述我最初的问题：
如果你曾经对模型进行过一次演示，比如在一次昂贵的火箭实验中将其部署在嵌入式电子设备上，那么你会相信一个在最后一步使用测试子集重新训练过的模型，而没有重新测试它的新性能吗？
浏览 0提问于2018-06-12得票数 53
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机器学习算法和交叉验证--最佳实践
machine-learning、python、regression
我是机器学习的新手，我从数学的角度研究算法背后的主要概念。我还试图开始使用sklearn库实现一些用于回归的算法。
我想总结一下ML的主要步骤，并提出以下问题：
我了解数据集，清理和准备，为这类数据集确定一套合适的算法。
训练算法，查看性能，选择最优的算法。
基于交叉验证的随机或网格搜索算法的超参数整定
我有最佳的参数训练算法，我用这样的参数来训练算法。
现在出现的问题是，我不知道该怎么办。
我是否可以考虑用最好的参数来训练算法，同时执行交叉验证？或者让我在没有交叉验证的情况下训练算法？
简而言之，模型投入生产是经过交叉验证的模型(例如，在步骤4中使用KFold进行培训)还是未经培训的模型(步
浏览 0提问于2021-02-09得票数 0
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www.nnymsoft.com待验证已经有好几天了，一直还不行？
官方文档、SSL 证书
请描述您的问题
标题：域名验证指引 - SSL证书 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/400/4142#1.-.E6.89.8B.E5.8A.A8dns.E9.AA.8C.E8.AF.81
浏览 395提问于2018-02-11
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如何在python/sklearn中交叉验证来自随机森林的预测？
random-forest、prediction、cross-validation
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：
RFC = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
适合于训练集的：
RFC.fit(xtrain, ytrain)
，这是我不确定的部分：
scores = cross_val_score(RFC, xtest, ytest, cv = 10, scoring='precision')
使用上面的代码，“分数”会给我在我的模型上的精确性，而我的模型是关于
浏览 8提问于2015-07-04得票数 3
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使用交叉验证训练模型
machine-learning、classification、regression、predictive-modeling、cross-validation
我正在用简历训练一个模型，然后在一个新的测试集上测试预测。
我是否做了正确的事情，还是有必要使用交叉验证测试新数据集上的预测？
谢谢!
浏览 0提问于2021-04-29得票数 2
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对整个数据集或培训集进行交叉验证？
machine-learning、scikit-learn、cross-validation
我有一个包含77个样本的数据集，有302个带有两个标签(0,1)的特征。我用网格搜索(cv=5)训练支持向量机来进行二值分类。
在我的脚本运行中，我做了一个测试-训练分割，然后将训练数据传递到网格搜索中。我获得了广泛的训练准确性(>70%-90%)和测试的准确性(40%-75%)。我的问题是，如果我的模型看起来是基于火车/因为我的数据似乎基于分裂得到了不同的结果，我该如何评估我的模型。
我所做的是:在一个循环中运行整个脚本，迭代10种不同的拆分，然后在ROC曲线上绘制错误条。这合理吗？
浏览 0提问于2019-10-17得票数 1
1回答
将预测值与其索引/标识号相关联。
python、pandas、machine-learning、cross-validation
我正在训练一个模型，根据一些数据来预测真假。在培训和测试模型时，我会将产品编号从功能列表中删除。
X = df.drop(columns = 'Product Number', axis = 1)
y = df['result']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 42)
SVC = LinearSVC(max_iter = 1200)
SVC.fit(X_train, y_train)
y_pred = SVC.p
浏览 1提问于2020-09-01得票数 0
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交叉验证--使用测试集还是验证集来预测？
validation、machine-learning
我有个关于交叉验证的问题。
在机器学习中，我们知道有训练，验证，测试集。测试集是最终运行，以查看最终模型/分类器的性能。
但是在交叉验证的过程中:我们将数据分成训练集和测试集(大多数教程都使用这个术语)，所以我很困惑。我们是否需要将整个数据分成三个部分:培训、验证、测试？因为在交叉验证中，我们一直在谈论与2组的关系:训练和另一组。
有人能帮我澄清一下吗？
谢谢
浏览 2提问于2017-04-27得票数 7
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请描述您的问题
标题：FTP Server 工具 - 对象存储 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/436/7214
浏览 503提问于2018-02-23
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使用验证、培训和测试集之间的顺序
machine-learning、cross-validation、train-test-split
我试图了解机器学习中的模型评估和验证过程。具体而言，培训、验证和测试集的使用顺序和方式。
假设我有一个数据集，我想使用线性回归。我在各种多项式度(超参数)之间犹豫不决.
在中，这似乎意味着顺序应该是：
将数据拆分为培训集、验证集和测试集
使用训练集来拟合模型(找到最佳参数:多项式系数)。
之后，使用验证集来找到最佳的超参数(在这种情况下，多项式度)(维基百科的文章说：“连续地，拟合模型用于预测第二个数据集中的观测结果，称为验证数据集”)。
最后，使用测试集对与训练集相匹配的模型进行评分。
然而，在我看来，这似乎很奇怪:如果您还没有选择您的超参数(在这种情况下是多项式度)
浏览 1提问于2019-01-10得票数 1
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