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回答
如何应用叠加
交叉
验证
的时间
序列
数据
?
、
、
通常,堆叠算法使用K-折叠
交叉
验证
技术来预测用于二级预测的oof
验证
。
在
时间
序列
数据
(如股票走势预测)的情况下,不能使用K-折叠
交叉
验证
,而时间
序列
验证
(一种
在
sklearn
lib上提出的)适合于评估模型的性能。在这种情况下,不应对第一次
进行
预测,也不应对最后一次
进行
任何培训。如何
使用时间
序列
数据</
浏览 0
提问于2018-11-18
得票数 5
回答已采纳
2
回答
KerasClassifier
在
序列
分类
中
的应用
、
、
、
、
简而言之,我的
数据
如下所示。
在
阅读教程时,我意识到LSTM适合我的问题。注:我不局限于LSTM,也乐于探索其他模式。 如果需要,我很乐意提供更多的细节。
浏览 0
提问于2019-08-31
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
sklearn
中
使用时间
序列
数据
进行
交叉
验证
、
、
、
关于时间
序列
数据
的
交叉
验证
,我有一个问题。问题在于宏观预测,例如使用不同的月度宏观变量预测标准普尔500指数一个月的未来价格。现在我读到了以下方法:应该/可以使用滚动
交叉
验证
方法。但是现在,由于“
数据
泄露”的考虑,训练
数据
和预测下个月的值之间应该总是有一个月的差距。我的问题是,我不明白为什么人们应该在训练和
验证
之间总是使用1个差距。我不认为这种方法存在
数据
泄露的问题?
浏览 58
提问于2021-08-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
有没有办法使用
SKlearn
获得一个滑动嵌套的
交叉
验证
?
、
、
、
我目前正在处理一些时间
序列
数据
,我正在使用TimeSeriesSplit将我的
数据
集拆分成正向链
交叉
验证
拆分。这是一个扩展窗口的例子。我想知道是否有一种方法可以
在
每次训练时向前滑动训练窗口,这样就不会从0开始
浏览 1
提问于2019-06-14
得票数 4
1
回答
Python Time SeriesSplit
我把它分成了train,test,x_train,x_test,y_train,y_test因为我有一个时间
序列
,所以我不能做k折
交叉
验证
。我想我应该将训练集分为训练和测试/
验证
,以训练我的模型,
验证
/选择我的超参数,然后使用测试
进行
预测。这是正确的吗?ANd如何选择n_split?
浏览 0
提问于2020-01-30
得票数 0
1
回答
在
优化超参数时,使用来自XGBoost库的
交叉
验证
是否有好处?
、
、
、
、
XGBoost库通过xgboost.cv()拥有自己的
交叉
验证
的实现。看起来,它需要将
数据
存储为DMatrix。不用使用xgboost.cv(),我可以使用XGBoost的雪橇与GridSearchCV()、RandomizedGridCV或cross_validate()一起使用
sklearn
执行
交叉
验证
。如果我使用
交叉
验证
的
sklearn
实现,我可以使用pandas.DataFrame的S和熟悉的
sklearn
函
浏览 0
提问于2022-12-28
得票数 0
1
回答
如何将
数据
集拆分为训练集和
验证
集
、
、
、
、
我们有一些
数据
集:我们的目标是预测7月份的每一天的销售数量。 那么如何将
数据
集分割为训练集、
验证
集
浏览 0
提问于2016-05-18
得票数 0
1
回答
我应该在
sklearn
KFold
交叉
验证
中放入shuffle=True或False吗?
、
我正在使用cross_val_score和KFold
在
我的
数据
集上研究一些cross_validation分数,特别是我的代码看起来像这样:我的问题是,将shuffle=True放入KFold
中
是否是一种常见的行为:如果我这样做了,那么r2得分的返回结果是0.60432, 0.45689, 0.6875, 0.5678] 如果我放入shuffle=False,
浏览 1
提问于2021-07-21
得票数 0
2
回答
sklearn
:用户定义的时间
序列
数据
交叉
验证
、
、
我有一个带有时间
序列
元素的特定
数据
集。对于这个问题,我使用了著名的python库-
sklearn
。这个库中有很多
交叉
验证
迭代器。此外,还有几个迭代器可以自己定义
交叉
验证
。问题是我不知道如何定义时间
序列
的简单
交叉
验证
。工具创建这种
交叉
验证
。也许我应该像这样使用来自
sklearn
.cross_validation的
sklearn
.cross_val
浏览 0
提问于2015-11-25
得票数 11
6
回答
如何在滑雪板上实现步行测试?
、
、
、
在
sklearn
中
,GridSearchCV可以以管道作为参数,通过
交叉
验证
找到最佳估计量。然而,通常的
交叉
验证
如下: 为了
交叉
验证
时间
序列
数据
,培训和测试
数据
常常被分割成这样: 也就是说,测试
数据
应该始终领先于培训
数据
。问题是,似乎很难让GridSearchCV使用特定的培训和测试
数据
索引。
浏览 6
提问于2015-08-11
得票数 33
1
回答
您在
sklearn
方法cross_val_score
中
传递的cv参数是什么?
、
、
在
sklearn
中
,有一种称为cross_val_score的
交叉
验证
方法。该方法的参数之一是“cv”。那么,这是不是cv
浏览 0
提问于2018-01-15
得票数 1
回答已采纳
1
回答
时间
序列
数据
的重复k次
交叉
验证
?
、
、
我有一个相对较小的样本大小(330有45个特征)+它的时间
序列
数据
。过去两个月包括日冕后
数据
,因此
在
测试这些
数据
时,标准的k折叠CV可能会失败,因为目标变量y有相当大的变化。重复简历的标准方法使用重采样/重新洗牌,这在时间
序列
数据
中
是不可用的。 这种情况下的最佳实践是什么?如何在处理时间
浏览 0
提问于2020-07-19
得票数 6
1
回答
sklearn
的管道可以用来平衡和分割
数据
集吗?
、
我一直无法找到任何教程、指南或示例代码来执行
数据
集拆分和平衡,以作为
sklearn
管道的一部分。这个是可能的吗?我有这样的事情:from
sklearn
.neighbors import KNeighborsClassifierfrom
sklearn
.pipeline import Pipeline from
sklearn
.preprocessing import Stan
浏览 1
提问于2021-08-12
得票数 0
回答已采纳
2
回答
交叉
验证
和文本分类
、
、
我有一个
在
中被问到的同样的问题: 我有一个关于
在
sklearn
中使用
交叉
验证
来
进行
文本分类的问题。
在
交叉
验证
之前向量化所有
数据
是有问题的,因为分类器会“看到”测试
数据
中出现的词汇表。这个函数的
sklearn
等效值是什么?我的意思是,对于每一个折叠,特征集将是不同的,因为训练
数据
是不同的。但是,由于我正在对分类步骤和分类步骤之间的
数据
进行<
浏览 5
提问于2016-06-25
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何使用scikit的预处理/规范化以及
交叉
验证
?
、
作为一个没有任何预处理的
交叉
验证
的例子,我可以这样做: from
sklearn
.linear_modelimport SGDClassifier from
sklearn
.grid_search import GridSearchCVclf = GridSearchCV(myClassifier, p
浏览 2
提问于2015-09-16
得票数 14
回答已采纳
1
回答
如果
数据
是非平稳的,如何将
数据
分成培训、
验证
、测试
数据
集?
、
、
、
当将
数据
分成训练、
验证
、测试
数据
集到机器学习模型时,理想的情况是
数据
是平稳的。然而,
在
现实世界
中
,一些
数据
是非平稳的.例如,金融时间
序列
数据
是非平稳的.那么,对于这种非平稳
数据
,您如何将
数据
分成培训、
验证
、测试
数据
集?
浏览 0
提问于2020-12-18
得票数 1
1
回答
非平衡面板
数据
:如何
使用时间
序列
分割
交叉
验证
?
、
、
、
、
我目前正在处理一个大的不平衡
数据
集,并想知道是否可以
使用时间
序列
拆分
交叉
验证
从
sklearn
到将我的培训样本分成几个“折叠”。我希望每个折叠只包含横截面观察,
在
特定的折叠的时间框架内。如前所述,我使用的是一个不平衡的面板
数据
集,它使用了Pandas的多索引。np.random.randn(11, 4), index=arrays)例如,我最初想把1999-12年度的所有横截面单元作为培训样本,2000-01年度的所有横截面单元作
浏览 0
提问于2019-05-29
得票数 4
回答已采纳
1
回答
为什么
交叉
验证
给出的分数总是高于正常拟合和评分?
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
浏览 1
提问于2019-04-24
得票数 5
1
回答
交叉
验证
后的Scikitlearn得分
数据
集
、
、
我正在学习如何使用scikit- learning ()
进行
交叉
验证
。scores.mean(), scores.std() * 2)) print clf1.score(x_test, y_test) 我理解,通过
交叉
验证
,我们可以使用整个
数据
集来训练和
验证
,例如在scikit文档
中
。如果我想在
交叉
验证
之后记录
数据
呢?我想我的模型是经过
浏览 1
提问于2017-02-06
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何对面板
数据
使用插入符号/时间片?
、
、
我有关于股票回报和相应功能的面板
数据
。我想做一个
交叉
验证
,
使用时间
片。 initialWindow = 48, horizon = 12, fixedWindow = T, skip = 11)train_2: data from 2007 to 2011 /
浏览 5
提问于2021-07-14
得票数 0
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