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沙龙
1
回答
关于
使用
R
的
KNN
的
k
重
交叉
验证
的
问题
r
、
machine-learning
、
cross-validation
、
knn
我试着对几个
k
值进行5折
交叉
验证
。我
使用
ISLR包中
的
OJ数据集。到目前为止,我
的
代码如下所示: library(ISLR)ks=c(1:5)folds <-cut(seq(1,nrow(OJ)),breaks=5,labels=FALSE) set.seed(123) cv.
knn
浏览 44
提问于2019-03-25
得票数 0
回答已采纳
3
回答
如何定义
kNN
分类器
的
最大
k
?
classification
、
pattern-recognition
、
knn
、
cross-validation
我正在尝试
使用
kNN
分类器来执行一些有监督
的
学习。为了找到
kNN
的
“
k
”
的
最佳数量,我
使用
了
交叉
验证
。例如,以下代码加载一些Matlab标准数据并运行
交叉
验证
,以绘制与
交叉
验证
误差相关
的
各种
k
值[N,D] = size(X) rng= ze
浏览 0
提问于2014-04-10
得票数 1
1
回答
在
KNN
weka中选择高
K
值同时留出CV值用于回归
问题
machine-learning
、
regression
、
weka
、
data-mining
、
knn
我试图用IBk (
KNN
)算法在weka中计算一个回归
问题
.我可以把
K
赋值为一个很大
的
数字吗?假设
K
等于我
的
数据集
的
许多实例,当我将
K
值设置为非常高时,我是否可以把
交叉
验证
排除在外?
r
=-1表示极强<em
浏览 5
提问于2016-01-18
得票数 0
1
回答
python中
KNN
的
并行工作
python
、
preprocessing
、
k-nn
、
efficiency
、
time
我有一个
问题
,与python
的
并行工作有关。适当
的
代码是什么?
浏览 0
提问于2022-04-23
得票数 0
2
回答
需要在
KNN
中进行
交叉
验证
cross-validation
、
k-nn
我读到在
KNN
算法中我们需要
交叉
验证
,因为我们从
KNN
的
训练测试中发现
的
K
值可能无法对未见数据进行泛化。给出
的
逻辑是,在求
K
值时
使用
测试数据集,因此
KNN
-算法具有测试数据集
的
信息,因为
K
是通过测试数据集发现
的
。这和看不见
的
数据不一样。但是是的,
K
值是从测试数据集中找到
的
,因此我们得到了我们<
浏览 0
提问于2022-01-09
得票数 0
1
回答
基于
重
采样
的
参数整定/模型选择
machine-learning
、
cross-validation
、
resampling
我一直试图深入了解
重
采样方法
的
更多细节,并在1000行
的
小数据集中实现它们。数据被分成800个训练集和200个
验证
集。我
使用
K
-折叠
交叉
验证
和重复
K
-
交叉
验证
来
使用
训练集训练
KNN
。根据我
的
理解,我对结果作了一些解释--但是,我对它们有一定
的
怀疑(见下面的
问题
):Resampling: Cr
浏览 0
提问于2016-07-13
得票数 0
1
回答
如何规划一个避免过度拟合
的
模型分析?
machine-learning
、
project-planning
我读过很多
关于
ML
的
教程,但是没有真正
的
训练。 我正在做一个小项目,我
的
数据集有6
k
行和大约300个特性。正如我在教程中所读
的
,我将我
的
数据集分成一个训练样本(80%)和一个测试样本(20%),然后用
交叉
验证
(5倍)对我
的
算法进行训练。当我重新运行我
的
程序两次(我只测试了
KNN
,我现在知道这是非常不合适
的
),我得到了真正不同
的
结果,以不同
浏览 0
提问于2019-03-14
得票数 4
回答已采纳
1
回答
Tensorflow 2对象检测API -可以/应该
使用
K
-折叠
交叉
验证
吗?
deep-learning
、
tensorflow2.0
、
cross-validation
、
object-detection-api
我有一个
关于
1000图像
的
小数据集,并且正在训练我
的
模型来检测8个类。我已经将数据集按80:20 (培训:
验证
)
的
比例划分,并希望应用
k
重
交叉
验证
,以便充分利用我
的
数据集。#1:这种思路是正确
的
,还是我误解了什么?在另一篇
关于
K
折叠
交叉
验证
的
文章中,有人提到,由于我们有信心分数,所以我们不需要
k</em
浏览 2
提问于2020-12-08
得票数 3
回答已采纳
1
回答
为什么
KNN
在
K
倍
交叉
验证
方面比XGBoost或随机森林更好?
random-forest
、
xgboost
、
k-nn
我已经为
KNN
、随机森林和XGBoost运行了多次
K
-折叠
交叉
验证
。单独运行时,时间在10%以内。当
使用
滑雪板
的
交叉
val得分时,
KNN
可以在不到10分钟内完成50
k
倍,而另外两个则需
浏览 0
提问于2021-04-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
KNN
在插入符号中
的
自定义参数调整
r
、
knn
、
r-caret
我有一个
k
最近
的
近邻实现,允许我计算
k
的
多个值以及训练和测试数据
的
多个子集(例如,
K
折叠
交叉
验证
中
的
所有折叠,AKA
重
采样度量)。我
的
实现也可以利用多个核心。据我所知,在
使用
trainC
浏览 4
提问于2013-11-04
得票数 2
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1
回答
所有参数必须具有相同
的
长度,test.X为空
r
、
classification
、
knn
我试图执行
KNN
在
R
上
的
数据,遵循3路分类车辆类型(汽车,船,飞机),
使用
列,如mpg,成本作为功能。首先,当我跑步时:然后返回我认为我
的
问题
是我可以用cbind()成功地加载tra.x,
浏览 5
提问于2021-04-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
R
编程-如何将模型输出转换为数据帧
r
、
r-caret
下面是我
使用
交叉
验证
方法运行
KNN
模型
的
脚本。= 3, summaryFunction = twoClassSummary) metric = "ROC", tuneGrid =expand.
浏览 3
提问于2019-01-29
得票数 0
1
回答
在MATLAB中检验模型精度
的
K
-折叠
交叉
验证
classification
、
cross-validation
、
matlab
、
model
我在真正理解MATLAB内置
的
交叉
验证
函数时遇到了一些麻烦。我
的
目标是开发一个二进制分类模型,并
使用
交叉
验证
来测试其准确性。我正在考虑比较几个不同
的
模型,但出于本例
的
目的,我将仅
使用
k
-最近邻分类。我提供了两个简化版本
的
交叉
验证
代码:% data = NxM matrix, where N = observations an
浏览 1
提问于2014-09-07
得票数 2
2
回答
kNN
:培训、测试和
验证
machine-learning
、
computational-geometry
、
classification
、
knn
由于我可以提取50个特征,所以我正在考虑在这里找到最好
的
特征组合。训练集、
验证
集和测试集
的
划分如下:Validation set = 15%我在
验证
集上
使用
正向特征选择来找到最佳特征组合,最后
使用
测试集来检查总体准确性
浏览 1
提问于2012-05-30
得票数 7
1
回答
关于
K
次
交叉
验证
的
问题
machine-learning
、
classification
、
bigdata
、
cross-validation
在机器学习过程中,假设我们选择了
k
=10作为“
K
-折叠
交叉
验证
”。在完成“
K
-折叠
交叉
验证
”
的
k
步后,如何选择分类器
的
最终模型?(我们将用它来预测新
的
数据)
浏览 0
提问于2018-05-08
得票数 2
回答已采纳
1
回答
分类模型基准准确度
r
、
classification
、
benchmarking
、
stat
我有一个任务,我需要为我
的
训练数据集创建一个基准模型。我需要在编码方面的帮助,以了解我将如何处理这项任务。这5种分类模型分别是
KNN
、核支持向量机、决策树、Logistic回归和
k
近邻。任何有良好解释
的
例子都会有所帮助。
浏览 14
提问于2021-04-27
得票数 0
2
回答
用StackingClassifier代替CV
的
列车/试验分离
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
ensemble-learning
我最近一直在试验StackingClassifiers,通常用于
交叉
验证
(缺省值为
K
折叠,num-折叠= 5)。然而,作为一种训练堆叠分类器
的
方法,
k
折叠
交叉
验证
确实很慢。理想情况下,我希望
使用
80%
的
培训数据用于训练组件模型,而其他20%用于训练final_estimator。根据,您可以
使用
一个迭代器,作为cv (
交叉
验证
)
的
输入,生成一个火车测试拆分(因为它
浏览 5
提问于2020-10-26
得票数 3
回答已采纳
1
回答
train_auto()在openCV CVKNearest中不可用
opencv
、
optimization
、
machine-learning
、
knn
我
使用
train_auto()方法对CVSvm进行了参数优化,当
使用
支持向量机时。现在我
使用
的
是
k
-最近邻算法,所以我在CVKNearest中搜索train_auto()方法。在
使用
KNN
优化参数时,是否需要
使用
其他方法来代替train_auto()方法。?实际上,唯一
的
参数是
K
,我需要对它进行优化。
浏览 0
提问于2014-08-05
得票数 0
回答已采纳
1
回答
我如何在
R
和
KNN
中
使用
LOOCV?
r
、
cross-validation
、
knn
我正试图在癌症数据中
使用
KNN
。一开始,我只在训练和测试集中
使用
分离数据,但是我得到了意想不到
的
结果。所以我想用LOOCV来确定。那么,我如何
使用
LOOCV在
R
与
KNN
?编辑wdbc<- read.table("http://archive.ics.uci.e
浏览 0
提问于2018-06-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
KNN
的
PCA :插入符号中
的
预处理参数
r
、
machine-learning
、
pca
、
knn
、
feature-selection
我正在对我
的
数据进行
knn
回归,并希望:b)在建立
knn
模型时,
使用
90%水平阈值
的
PCA进行降维。data[11:15,] #test set
k
= train(True ~ ., meth
浏览 1
提问于2019-04-23
得票数 0
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