腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
1
回答
使用
cross_val_score
评估
多项式回归
python
、
scikit-learn
、
linear-regression
我正在尝试(
使用
PolymonialFeatures(degree = 2))
使用
cross_val_score
来
评估
我的回归模型。正如我在不同的博客文章中指出的那样,我应该将
cross_val_score
与原始的X、y值一起
使用
,而不是X_train和y_train。r_squareds =
cross_val_score
(pipe, X, y, cv=10)>>> array([ 0.74285583, 0.7871033
浏览 63
提问于2021-08-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
最小二乘回归拟合多项式的左一出误差
python
、
regression
、
cross-validation
、
numpy
在进行了大量研究之后,获得LOO错误的最佳方法似乎是
使用
sklearn
cross_val_score
()。我的问题是,我不知道如何或是否可能
使用
回归模型。n = len(x)我不知道估计器是什么,也不知道如何在
cross_val_score
中得到它。
浏览 0
提问于2020-03-06
得票数 0
1
回答
为什么hyperopt在随机森林中运行时提供了最好的损失Nan?
python-3.x
、
machine-learning
、
random-forest
、
bayesian-networks
、
hyperopt
我正在解决一个卡格尔问题:我
使用
hyperopt为随机森林寻找最优的超参数。但我被困在这里了,因为几乎在大多数迭代中,它都是最好的损失: Nan。STATUS_OK classifier = RandomForestClassifier(**params) score =
cross_val_score
浏览 9
提问于2020-06-08
得票数 1
2
回答
cross_validate和
cross_val_score
有什么区别?
machine-learning
、
scikit-learn
我理解cross_validate以及它是如何工作的,但是现在我对
cross_val_score
到底做了什么感到困惑。有人能给我举个例子吗?
浏览 0
提问于2018-03-01
得票数 26
回答已采纳
1
回答
在(3000*1835)大小的阵列上进行2次
多项式回归
时的低内存误差
scikit-learn
、
regression
、
dimensionality-reduction
、
python-3.x
但是,当我应用
多项式回归
时,我得到了下面提到的错误:我
使用
的代码如下所示,用于
多项式回归
:pipeline = Pipeline([('polyFeature',p
浏览 0
提问于2020-02-26
得票数 0
3
回答
如何
使用
三次或更高次数的多项式曲面回归来拟合一组3D数据点?
python
、
algorithm
、
regression
、
surface
、
non-linear-regression
更具体地说,我必须从x和y数据点创建一个网格,并
评估
该网格上的数据点,以获得要绘制的z值曲面。 如何进行三次或更高的
多项式回归
才能将曲面拟合到我的数据点? 优选地,
多项式回归
的程度应该是输入值。
浏览 87
提问于2019-02-25
得票数 2
2
回答
如何在
使用
交叉验证后给出相同的精度评分结果?
python-3.x
我想在Python 3中对我的数据集
使用
交叉验证。然而,每次我运行代码时,我都会得到不同的
评估
分数。如果我想要同样的结果。'entropy')rf_scoresa =
cross_val_score</
浏览 4
提问于2017-12-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
理解kfold中的
cross_val_score
python
、
scikit-learn
这是正确的吗:在生成
cross_val_score
时,每个折叠包含一个新的训练和测试集,这些训练和测试集被传递到分类器clf中用于
评估
每个折叠的性能。
使用
以下方法生成文档
cross_val_score
:clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1) scores =
cross_val_score
(clf, iris.data, iris.
浏览 3
提问于2017-09-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么我要用交叉val得分来得到零分?
python
、
scikit-learn
、
cross-validation
、
confusion-matrix
、
k-fold
当我用10倍交叉验证进行这个处理时,预测结果与标签数据正好相反,而我得到的是零精度,我不能解决为什么? predictions = model_selection.cross_val_predict(SVC(),features_list,labels_list,cv=kfold)print(confusion_matrix(label
浏览 4
提问于2019-12-21
得票数 0
回答已采纳
2
回答
利用
cross_val_score
生成模型性能评价的负预测值
python
、
scikit-learn
、
cross-validation
、
metrics
作为
评估
模型度量的一部分,我希望在sklearn中
使用
cross_val_score
为二进制分类模型生成负预测值。在下面的示例中,我在
cross_val_score
中设置了“评分”参数,以计算和打印“精度”(与10倍交叉验证的平均和标准偏差),以获得模型的正向预测值:from sklearn.model_selection import
cross_val_score
log=LogisticRegre
浏览 1
提问于2019-04-10
得票数 2
回答已采纳
1
回答
超参数整定与交叉验证
machine-learning
、
cross-validation
、
hyperparameter
、
hyperparameter-tuning
我对交叉验证的正确
使用
有一些困惑。
评估
评估
器的性能和可概括性。据我所知,这将是你将遵循的过程:
使用
交叉验证在训练集(GridSearchCV)上建立模型并调优超参数。
使用
测试集上的交叉验证(
cross_val_score
)
评估
最佳估计器并
评估
泛化性。 我已经查看了斯考特交叉验证文档,它建议仍然有一个测试集来进行最终
评估
。这可以通过
浏览 0
提问于2019-10-11
得票数 3
1
回答
如何找出GridSearchCV为
cross_val_score
生产的任何折叠而生产的模型?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
我
使用
GridSearchCV来找出模型的最佳超参数。
cross_val_score
用于模型
评估
。我如何才能发现,对于每一个折叠,哪个超参数是由GridSearchCV推导出来的?
浏览 0
提问于2016-04-13
得票数 1
1
回答
滑雪板模型中过配与欠拟合的检验
python
、
scikit-learn
、
random-forest
我正在
使用
sklearn RandomForestClassifier作为分类。我想不出如何得到对滑雪板模型的过度拟合和不足的
评估
。, criterion='entropy', bootstrap=True, oob_score=True, verbose=1)目前,我正在
使用
其他指标来
评估
我的模型,比如
cross_val_score
、confusion_matrix、classification_report、Permutat
浏览 4
提问于2020-02-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
train_test_split和ShuffleSplit产生了非常不同的结果
python
、
pandas
、
scikit-learn
我正在尝试
使用
一个大的ish数据集运行一个简单的RandomForestClassifier()。我通常首先
使用
train_test_split进行交叉验证,然后开始
使用
cross_val_score
。cfc = RandomForestClassifier(n_estimators=50) scores =
cross_val_score
(cfc, X,我很想相信
cross_va
浏览 0
提问于2016-09-24
得票数 1
2
回答
是否应该对原始数据或拆分数据执行交叉验证评分?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
cross-validation
当我想用交叉验证来
评估
我的模型时,我应该对原始数据(火车和测试中没有分割的数据)或火车/测试数据执行交叉验证吗?model = clf.fit(x_train, y_train) clf = Logisti
浏览 7
提问于2020-03-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
负
cross_val_score
()是什么意思?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
我正在研究一个多元线性回归问题,我正在用R^2,MAE和
cross_val_score
()来
评估
它的性能。我有一个大小为(1565,334)的feature_set和大小为(1565,1)的y1。mreg.fit(x_train,y_train)r2_mlr =
浏览 223
提问于2020-01-18
得票数 0
1
回答
在
cross_val_score
中更改默认参数
python
、
function
、
parameters
、
scikit-learn
、
evaluation
我正在
评估
文本分类预测,
使用
cross_val_score.,我需要
使用
recall_score函数来
评估
我的预测,但是
使用
参数average =‘宏’。
cross_val_score
将其设置为默认参数二进制,这对我的代码不起作用。是否有任何方法
使用
不同的参数调用recall_score,或将默认参数更改为宏。
浏览 6
提问于2017-04-20
得票数 1
回答已采纳
2
回答
在sklearn中
使用
交叉验证和AUC-ROC进行logistic回归模型
python
、
scikit-learn
、
logistic-regression
、
cross-validation
、
roc
我正在
使用
sklearn包构建逻辑回归模型,然后对其进行
评估
。具体地说,我想
使用
交叉验证来实现这一点,但是不能找出
使用
cross_val_score
函数来实现的正确方法。这个函数将'roc_auc'作为一种可能的评分方法,所以我假设它与它兼容,只是不确定正确的
使用
方法。下面是示例代码片段。from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.cross_validation import <e
浏览 3
提问于2017-05-18
得票数 10
回答已采纳
2
回答
用
cross_val_score
计算训练成绩
python
、
scikit-learn
、
cross-validation
我
使用
cross_val_score
来计算回归者的平均分数。这是一个小片段。from sklearn.linear_model import LinearRegression利用这个,我得到了一系列的分数。有办法对
cross_val_score
对象这样做吗?
浏览 3
提问于2017-06-21
得票数 6
回答已采纳
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?
python
、
scikit-learn
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
回答已采纳
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
使用Python的多项式回归
使用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合
使用picard评估文库复杂度
序列标注算法评估模块 seqeval 的使用
使用机器学习,实现对房价的评估预测
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券