就我而言,cvfit做了一个K折叠交叉验证,这意味着在每一次,它将所有的数据分离成训练和验证集。对于每一个固定的λ,首先利用训练数据得到一个系数向量。然后实现该模型,对验证集进行预测,得到误差。
因此,对于K折叠CV,它有k个系数向量(每个都是从一个训练集生成的)。那么是什么
coef(cvfit)
到达?
下面是一个示例:
x <- iris[1:100,1:4]
y <- iris[1:100,5]
y <- factor(y)
fit <- cv.glmnet(data.matrix(x), y, family = "binomial",
给出一串单词,我需要找到得分最高的单词。一个单词的每个字母根据其在字母表中的位置得分:a= 1,b= 2,c=3等等。我需要将得分最高的单词作为字符串返回。
因此,在字符串'man i need a taxi up to ubud'中,正确的返回字符串将是出租车,因为它具有像t和x这样的高值字母。
我的困惑在于如何分配每个单词中的每个字母一个值。我理解爆炸输入字符串,然后预先爆炸单词,但是如何根据字母表中的顺序增加值?我很困惑。
function high($x) {
$alphabet = ["a", "b", "c",
我很难理解斯派克的交叉验证。我见过的任何示例都使用它来进行参数调整,但我假设它也会执行常规的K-折叠交叉验证?
我想要做的是执行k-折叠交叉验证,其中k=5。我想得到每个结果的准确性,然后得到平均精度。在scikit中,学习这是如何完成的,其中的分数会给出每个折叠的结果,然后您可以使用scores.mean()
scores = cross_val_score(classifier, y, x, cv=5, scoring='accuracy')
这就是我在星火中所做的事情,paramGridBuilder是空的,因为我不想输入任何参数。
val paramGrid = new
如果标题不合理,我向您道歉。我正在尝试做一些可能很简单的事情,但我还没有弄清楚,我也不确定如何寻找答案。我有以下MDX查询:
SELECT
event_count ON 0,
TOPCOUNT(name.children, 10, event_count) ON 1
FROM
events
它返回的内容如下所示:
| | event_count |
+---------------+-------------+
| P Davis | 123 |
| J Davis | 123 |
| A Brow