本文将向您展示如何获取多次重复交叉验证的SHAP值，并结合嵌套交叉验证方案。对于我们的模型数据集，我们将使用波士顿住房数据集，并选择功能强大但不可解释的随机森林算法。 2. SHAP实践 2.1....即，如果数据被分割得不同，结果会如何改变。 幸运的是，我们可以在下面编写代码来解决这个问题。 2.3. 重复交叉验证 使用交叉验证可以大大提高工作的鲁棒性，尤其是在数据集较小的情况下。...该数据框将每个交叉验证重复作为行，每个 X 变量作为列。我们现在使用相应的函数和使用 axis = 1 以列为单位执行计算，对每列取平均值、标准差、最小值和最大值。然后我们将每个转换为数据框。...，我们循环遍历训练和测试ID，我们添加内部交叉验证方案cv_inner 然后，我们使用RandomizedSearchCV来优化我们的模型在inner_cv上选择我们最好的模型，然后使用最佳模型从测试数据中派生...通过多次重复(嵌套)交叉验证等程序，您可以增加结果的稳健性，并更好地评估如果基础数据也发生变化，结果可能会如何变化。
交叉验证的几种常用方法 验证集方法 留一法交叉验证（LOOCV） k折交叉验证 分层k折交叉验证 对抗验证 时间序列的交叉验证 自定义交叉验证技术 如何测量模型的偏差方差？ 为什么模型会失去稳定性？...为了找到正确的答案，我们使用验证技术。 什么是交叉验证？ 在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预测，并求这小部分样本的预测误差，记录它们的平方和。...以下是交叉验证中涉及的步骤： 保留 样本数据集 使用数据集的其余部分训练模型 使用测试（验证）集的备用样本。帮助您评估模型性能的有效性。 交叉验证的几种常用方法 有多种方法可用于执行交叉验证。...逐步地，我们每次折叠都会更改训练和测试集。在大多数情况下，第一步预测可能并不十分重要。在这种情况下，可以将预测原点移动来使用多步误差。例如，在回归问题中，以下代码可用于执行交叉验证。...如果要评估模型来进行多步预测，可以使用此方法。 ? 7.自定义交叉验证技术 如果没有一种方法可以最有效地解决各种问题。则可以创建基于函数或函数组合的自定义交叉验证技术。 如何测量模型的偏差方差？
然后交叉验证迭代这些折叠，在每次迭代中使用一个K折叠作为验证集，同时使用所有剩余的折叠作为训练集。重复这个过程，直到每个折叠都被用作验证集。以下是5折交叉验证的流程： ?...Python中的K-fold交叉验证 因为Fitbit睡眠数据集相对较小，所以我将使用4折交叉验证，并将目前使用的多元线性回归、随机森林和xgboost回归这三种模型进行比较。...为了理解为什么交叉验证得到的分数与第2部分中简单的训练和验证不同，我们需要仔细看看模型在每个折叠上是如何执行的。上面的cv_compare()函数返回每个折叠中每个不同模型的所有分数的列表。...为了找到和理解机器学习模型的超参数，你可以查阅模型的官方文档。 生成的网格如下所示： ? 顾名思义，随机网格搜索交叉验证使用交叉验证来评估模型性能。...让我们看看随机网格搜索交叉验证是如何使用的。 随机森林的超参数整定 使用先前创建的网格，我们可以为我们的随机森林回归器找到最佳的超参数。因为数据集相对较小，我将使用3折的CV并运行200个随机组合。
本文主要针对缺乏如何对包含多个时间序列的数据使用交叉验证的在线信息。 本文有助于任何拥有时间序列数据，尤其是多个独立的时间序列数据的人。...多时序嵌套交叉验证 现在有两种分割单个时间序列的方法，接下来我们将讨论如何处理具有多个不同时间序列的数据集。...图 5 描述了这种方法是如何适用于群体知情的日前向链嵌套交叉验证的。...总结 我们首先回顾了交叉验证，并列举了使用嵌套交叉验证的基本原理。然后讨论了如何在不造成数据泄漏的情况下分割单个时间序列数据，具体提出了两种方法：预测后一半嵌套交叉验证和日前向链嵌套交叉验证。...接着我们讨论了如何处理多个独立的时间序列，两种方法：常规嵌套交叉验证和群体知情嵌套交叉验证。
、multiprocessing、ThreadPoolExecutor、和joblib都是Python中用于实现并行计算和任务调度的库或模块，各有其特点和应用场景： Dask Dask 是一个灵活的并行计算库...joblib joblib 是一个轻量级的并行处理和内存缓存库，广泛应用于机器学习和科学计算中。...它特别擅长于重复任务的并行执行，如交叉验证、参数扫描等，并提供了对numpy数组友好的序列化机制，减少了数据传输的成本。joblib的一个重要特点是它的智能缓存机制，可以避免重复计算，加速训练过程。...特长与区别： 特长：针对数值计算优化，高效的内存缓存，易于在数据科学和机器学习中集成。 区别：相比Dask，joblib更专注于简单的并行任务和数据处理，不提供复杂的分布式计算能力。...是优选；而在机器学习和科学计算领域，joblib凭借其高效缓存和对numpy的支持脱颖而出。
例如，如何在不均衡的数据上合理的进行交叉验证。在医疗领域，我们所拥有的数据集一般只包含两种类别的数据， 正常 样本和 相关 样本。...） 交叉验证 我决定使用 留一法 来做交叉验证。...错误的使用交叉验证和过采样 下面的代码将会先进行过采样，然后再进入交叉验证的循环，我们使用 SMOTE 方法合成了我们的样本： data_to_use <- tpehgdb_features data_to_use_smote...正确的使用过采样和交叉验证 正确的在交叉验证中配合使用过拟合的方法很简单。就和我们在交叉验证中的每次循环中做特征选择一样，我们也要在每次循环中做过采样。...总结 在这篇文章中，我使用了不平衡的 EHG 数据来预测是否早产，目的是讲解在使用过采样的情况下该如何恰当的进行交叉验证。关键是过采样必须是交叉验证的一部分，而不是在交叉验证之前来做过采样。
那什么是交叉验证呢？...而交叉验证 (Cross validation)的优点是对所有的样本都被作为了训练集和测试集，每个样本都被验证一次。其中10-folder通常被最长使用 上图显示了交叉验证的运行过程。...这里采用的是10折交叉验证。...import cross_val_score scores = cross_val_score(svc, iris.data, iris.target, cv=5) 那如何实现交叉验证算法呢？...本节中我们将使用scikit-learn模块实现交叉验证，最简单的实现方法是在模型和数据集上调用 cross_val_score 辅助函数，该函数将会拟合模型和计算连续cv（cv为cross_val_score
这样做的目的是演示如何将scikit-learn与pandas一起使用。...交叉验证 获取数据 接下来，让我们使用上面设置的搜索方法来找到合适的参数设置。...在下面的所有示例中，我将使用10倍交叉验证。...要查看决策树是什么样的，我们可以生成伪代码以获得最佳随机搜索结果 并可视化树 visualize_tree(dt_ts_rs, features, fn="rand_best") 结论 因此，我们使用了带有交叉验证的网格和随机搜索来调整决策树的参数...最后几点注意事项： 通过交叉验证搜索找到最佳参数设置后，通常使用找到的最佳参数对所有数据进行训练。 传统观点认为，对于实际应用而言，随机搜索比网格搜索更有效。
ScikitLearn ★ 8641, Y 5125 基于Python的机器学习 毫无悬念地，列为十大项目之首的，是服务于遍布全世界从工业到学术界的Python使用者们的机器学习库。...基于NumPy, SciPy和matplotlib，ScikitLearn最大化了Python的科学计算能力。...作为通用的工具包，ScikitLearn包含了分类、回归和聚类算法，以及数据准备和模型评估等辅助工具。...Vowpal Wabbit的用途是迅速处理大规模数据库集并支持并行学习。该项目开始于雅虎，目前在微软研发。...GoLearn实现了ScikitLearn的许多熟悉的拟合/预测算法，可以很容易调换机器学习算法，并实现了交叉验证和训练/测试分组之类的“辅助功能”。
可扩展性强：Tune-sklearn基于Ray Tune——一种用于分布式超参数优化的库——来高效透明地实现在多核上，甚至在多台机器上进行并行计算，交叉验证。...并行计算 另外一种提升模型训练速度的方法是使用 joblib 和 Ray 实现并行计算，并将训练进行分发。...应用joblib，能让Scikit-Learn实现单个节点上并行训练，默认情况下joblib使用loky并行模式[4]，还可以选择其他模式，如：multiprocessing，dask和ray等。...如果执行分布式计算，可能需要考虑更多东西，如： 多台机器之间的任务调度 数据的高效传输 故障恢复 幸运的是，如果设置为joblib.parallel_backend('ray')，即ray并行计算模式，...结论 本文介绍了三种提升使用Scikit-learn库训练模型速度的方法，既可以使用scikit-learn中提供的一些方法，也可以用其他库，如Tune-sklearn和Ray。
1 设置环境 2 导入所需库和模块 3 加载数据集 4 数据集划分为训练集和测试集 5 数据预处理 6 参数调优 7 模型优化（交叉验证） 8 全数据拟合 9 模型评估 10 模型保存 1 设置环境 检查电脑是否安装了...（使用了与训练集相同的均值和标准差） 代码如下： 有时候，我们设置交叉验证管道（pipeline）时，不需要手工设置Transformer API,我们可以创建一个管道对象，如下： 这个pipeline...） 交叉验证是模型性能评估的一种可靠方法。...常用10-折交叉验证为例。...8 全数据拟合 当使用交叉验证方法找到最佳的超参数后，为了进一步改善模型的性能需要对全部训练数据做模型拟合。 GridSearchCV已经用最佳超参数对全部训练数据集做了模型拟合，代码查看如下。
This chapter will cover the following recipes:这章将包含以下部分： 1、K-fold cross validation K-fold 交叉验证 2、Automatic...cross validation 自动交叉验证 3、Cross validation with ShuffleSplit 使用ShuffleSplit交叉检验 4、Stratified k-fold...在大多数的部分，这一章的每一步都可以被应用于我们工作中的各种模型，在一些方法中，你可以想象这章来调整参数和特征。...最终，我们需要选择一些条件来确定最好的模型，我们将要使用各种手段来定义最好，这将涵盖回归模型的评估章节。...然后在ShuffleSplit交叉检验的部分，我们将对数据分组进行随机选择交叉验证来帮助避免过拟合。
参考链接： Python保存机器学习模型 在做模型训练的时候，尤其是在训练集上做交叉验证，通常想要将模型保存下来，然后放到独立的测试集上测试，下面介绍的是Python中训练模型的保存和再使用。 ...scikit-learn已经有了模型持久化的操作，导入joblib即可： from sklearn.externals import joblib 模型保存 >>> os.chdir("workspace...0], [1, 1]] >>> y = [0, 1] >>> clf = svm.SVC() >>> clf.fit(X, y) >>> clf.fit(train_X,train_y) >>> joblib.dump...(clf, "train_model.m") 通过joblib的dump可以将模型保存到本地，clf是训练的分类器 模型从本地导入 >>> clf = joblib.load("train_model.m...") 通过joblib的load方法，加载保存的模型。
构造目标函数 → 目标函数的优化方法 → 用函数来表示一棵树 → 如何构建树模型 XGBoost原理： 构造目标函数 使用二阶泰勒泰勒级数展开目标函数 用函数来描述树结构 贪心算法建树...gblinear：使用线性模型 silent 设置为 0 打印运行信息 设置为 1不打印运行信息 nthread 并行运行的线程数，输入的参数应该 <= 系统的CPU核心数 若是没有设置算法会检测将其设置为...我们也可以使用交叉验证，网格搜索的方式搜寻最佳参数： x_train = train_data.iloc[:, :-1] y_train = train_data.iloc[:, -1] x_valid...并行处理：XGBoost内部设计了并行处理机制，能够充分利用硬件资源，提高计算效率。...内置交叉验证：XGBoost提供了内置的交叉验证功能，可以方便地进行超参数调优和模型选择。 模型可解释性：通过特征重要性等指标，XGBoost可以为模型的预测结果提供一定程度的解释性。
它具有以下功能： 透明的磁盘缓存功能和“懒惰”执行模式，简单的并行计算 Joblib对numpy大型数组进行了特定的优化，简单，快速。...joblib库的使用方法 以下我们使用一个简单的例子来说明如何利用Joblib实现并行计算。...Joblib中的Parallel和delayed函数，我们可以简单地配置my_fun()函数的并行运行。...快速压缩：替代pickle，使用joblib.dump和joblib.load可以提高大数据的读取和存储效率。 更多详情可参见Joblib官网。...通过将操作写成一组具有定义良好的输入和输出的步骤，将持久性和流执行逻辑与域逻辑或算法代码分离开来。Joblib可以节省他们的计算到磁盘和重新运行，只有在必要时。
介绍 GnuPG包提供用于生成和存储加密密钥的完整解决方案。它还允许您加密和签名数据和通信。 在本教程中，您将创建一系列使用Python 3和python-gnupg模块的脚本。...使用此模块，您将能够创建执行以下操作的Python脚本： 为文件创建分离的签名，通过从文件中分离签名，为签名过程添加一层安全性。 加密文件。 解密文件。 验证分离的签名和脚本。...要使脚本正常工作，必须存储要验证和执行的文件名。...在下一步中，我们将介绍如何使用这些脚本的一些示例。 第8步 - 测试脚本 现在我们已经将脚本移动到了我们的$PATH，我们可以从服务器上的任何文件夹运行它们。...在验证期间，gpg将获取发送方的公钥并将其与散列算法一起使用以计算数据的哈希值。计算的散列值和签名中存储的值需要匹配才能使验证成功。
关于LEAKEY LEAKEY是一款功能强大的Bash脚本，该脚本能够检测和验证目标服务中意外泄露的敏感凭证，以帮助广大研究人员检测目标服务的数据安全状况。...LEAKEY主要针对的是渗透测试和红队活动中涉及到的API令牌和密钥，对于漏洞Hunter来说，该工具也同样可以提供有效的帮助。...LEAKEY使用了一个基于JSON的签名文件，文件路径为“~/.leakey/signatures.json”。...install.sh -o leaky_install.sh && chmod +x leaky_install.sh && bash leaky_install.sh 源码安装 广大研究人员还可以直接使用下列命令将该项目源码克隆至本地
而今天的文章费老师我就来带大家学习如何利用joblib这个非常简单易用的库中的相关功能，来快速实现并行计算加速效果。...2 使用joblib进行并行计算 作为一个被广泛使用的第三方Python库（譬如scikit-learn项框架中就大量使用joblib进行众多机器学习算法的并行加速），我们可以使用pip install...joblib对其进行安装，安装完成后，下面我们来学习一下joblib中有关并行运算的常用方法： 2.1 使用Parallel与delayed进行并行加速 joblib中实现并行计算只需要使用到其Parallel...和delayed方法即可，使用起来非常简单方便，下面我们直接以一个小例子来演示： joblib实现并行运算的思想是将一组通过循环产生的串行计算子任务，以多进程或多线程的方式进行调度，而我们针对自定义的运算任务需要做的仅仅是将它们封装为函数的形式即可...： backend：用于设置并行方式，其中多进程方式有'loky'（更稳定）和'multiprocessing'两种可选项，多线程有'threading'一种选项。
因此需要使用一个测试集来测试学习器对新样本的判别能力。（2比8） 留出法：将数据集划分成两个互斥的集合：训练集，测试集。 交叉验证：将数据集划分为训练集，验证集，测试集 (验证集用于参数调整)。...交叉验证法 K-Fold交叉验证，将数据随机且均匀地分成k分 第一次使用标号为0-8的共9份数据来做训练，而使用标号为9的这一份数据来进行测试，得到一个准确率 第二次使用标记为1-9的共9份数据进行训练...[test])) 随机交叉验证: Counter({1: 13, 0: 11, 2: 6}) 随机交叉验证: Counter({2: 15, 1: 10, 0: 5}) 随机交叉验证: Counter...分层交叉验证: Counter({0: 10, 1: 10, 2: 10}) 分类算法的评估 利用训练好的模型使用测试集的特征值进行预测 将预测结果和测试集的目标值比较，计算预测正确的百分比...它结合了交叉验证和网格搜索的功能，可以自动地对给定的模型和参数组合进行训练和评估，以找到最佳的参数设置。
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