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沙龙
1
回答
K
折
交叉
验证
中
k
较大
或
较小
的
权衡
machine-learning
、
cross-validation
当我在读
K
-fold
的
时候。我有个问题。 平均而言,随着折叠次数
的
增加,估计
的
交叉
验证
误差会更高还是更小? 我认为CV误差会上升,但我不确定。是对
的
吗?
浏览 37
提问于2020-07-02
得票数 0
1
回答
一种
K
-
折
交叉
验证
模型选择方法
machine-learning
、
mapreduce
、
ensemble-learning
我想知道我们是如何从
k
折
交叉
验证
方法中选择模型
的
。在
k
折
交叉
验证
中
,我们可以得到
k
个模型和使用
k
个模型精度
的
平均值
的
准确度分数。您能提供一种从
交叉
验证
中
获得最终最佳模型
的
方法吗?
浏览 5
提问于2017-10-21
得票数 1
2
回答
你什么时候在sklearn中使用gridsearchcv和
k
-fold?
machine-learning
、
scikit-learn
、
grid-search
什么时候你会使用gridsearchcv而不是
k
-fold?gridsearchcv是否通过CV参数自动执行
k
折叠?
浏览 22
提问于2020-04-28
得票数 0
1
回答
使用keras进行
K
折
交叉
验证
keras
、
cross-validation
由于神经网络
的
运行时间很长,似乎
k
-
折
交叉
验证
在convn网络
中
并没有得到重视。我有一个很小
的
数据集,我对使用给定
的
示例进行
k
-
折
交叉
验证
很感兴趣。有可能吗?谢谢。
浏览 3
提问于2016-12-19
得票数 12
2
回答
R:
K
倍
交叉
验证
的
列车数据集
r
、
machine-learning
、
classification
我正在使用R
中
的
C5.0在心脏病数据集上做一些分类任务,在大多数情况下,数据将被分成80%用于训练,20%用于测试,我想使用
k
倍
交叉
验证
(
k
=10),但我对这一点感到困惑,正如我们所知道
的
那样,通过使用10倍
交叉
验证
,我们将整个数据划分为9个训练子集和一个子集进行测试。是否可以将数据划分为训练数据
的
80%和测试数据
的
20%,然后对列车数据进行
k
倍
交叉
验证<
浏览 0
提问于2017-11-20
得票数 3
2
回答
随机森林
的
手动
k
-折叠
交叉
验证
python
、
random-forest
、
cross-validation
、
k-fold
我正在使用随机森林分类器,并且我想执行
k
折
交叉
验证
。我
的
数据集已经被分成10个不同
的
子集,所以我想用它们来做
k
折
交叉
验证
,而不是使用随机拆分数据集
的
自动函数。这在Python
中
是可能
的
吗?
浏览 8
提问于2021-03-08
得票数 0
1
回答
使用shuffle=True
的
“普通”
k
-
折
交叉
验证
和重复
的
k
-
折
交叉
验证
有什么不同?
python
、
scikit-learn
、
cross-validation
、
shuffle
、
k-fold
有人能解释一下使用shuffle函数
的
“正常”
k
-
折
交叉
验证
之间
的
区别吗? kf = KFold(n_splits = 5, shuffle = True) 以及重复
的
k
折
交叉
验证
?它们不应该返回相同
的
结果吗? 很难理解其中
的
区别。 任何提示都是值得感谢
的
。
浏览 60
提问于2020-12-30
得票数 1
回答已采纳
3
回答
如何使用tensorflow执行
k
折
交叉
验证
?
python
、
tensorflow
、
cross-validation
、
train-test-split
我现在
的
情况是,我将所有数据都放在一个CSV文件
中
,而不是分开,并且我想对这些数据应用
k
折
交叉
验证
。="mydata.csv",如何使用与IRIS示例相同
的
多层神经网络对此数据集执行
k
折
交叉
验证
?
浏览 0
提问于2016-09-28
得票数 26
2
回答
如果
K
-折叠
交叉
验证
中
的
K
太小呢?
machine-learning
、
statistics
、
dataset
、
data-science
、
k-fold
与数据集相比,使用太小
的
K
值会带来什么后果?
浏览 1
提问于2019-12-23
得票数 0
2
回答
为什么10被认为是
k
倍
交叉
验证
的
默认值?
machine-learning
、
statistics
、
cross-validation
我很清楚什么是
k
-折叠
交叉
验证
。在我
的
学习和工作
中
,我总是听到这样的话: 我们经常使用
k
=10,因为证据表明它是
k
的
最佳价值。
较小
的
值不能给出很好
的
估计,而
较大
的
值也不能提供更好
的
结果。我能直觉地把我
的
头绕在这上面。然而,我似乎找不到任何关于将
k
=10声明为默认值
的
研究。如何进一步证明10是最
浏览 0
提问于2020-06-10
得票数 5
回答已采纳
1
回答
Libsvm参数(c,g,p)搜索
regression
、
matlab
、
libsvm
有没有办法在MATLAB中找到回归
的
libsvm参数(c,g,p)?用gridgregression.py可以找到它们,但是如果我们想在Matlab中使用它们呢?
浏览 0
提问于2013-11-21
得票数 0
2
回答
K
折
交叉
验证
用于确定
k
均值
中
的
k
?
python
、
statistics
、
numpy
、
nlp
、
machine-learning
在文档聚类过程
中
,作为数据预处理步骤,我首先应用奇异向量分解来获得U、S和Vt,然后通过选择适当数量
的
特征值来截断Vt,这现在可以从我读取
的
中
获得良好
的
文档-文档相关性。现在,我在矩阵均值
的
列上执行聚类,以便将相似的文档聚类在一起,为此,我选择了
k
- Vt,初始结果对我来说是可以接受
的
(
k
= 10个聚类),但我想深入挖掘一下选择
k
值本身。为了确定
k
-means
中
的
浏览 2
提问于2011-07-09
得票数 5
回答已采纳
1
回答
目标检测
交叉
验证
python
、
deep-learning
、
object-detection
、
cross-validation
、
yolo
我已经训练了我
的
YOLO模型5次,用于不同
的
train-val分裂。5
折
交叉
验证
。然后,每次我在测试数据上运行它以进行预测。预测输出
的
格式如下。我有五个这样
的
。现在我想将这些组合到一个输出预测
中
。应该可以使用下面的代码: 但我不知道如何做,当你有许多边界框为同一图像。
浏览 2
提问于2021-02-19
得票数 0
1
回答
使用kfold
交叉
验证
的
深度学习
python
、
scikit-learn
、
neural-network
、
training-data
我是神经网络
的
新手,我想使用
K
-折叠
交叉
验证
来训练我
的
神经网络。我想使用5
折
50次,批处理大小为64我在scikit中找到了一个用于
k
折
交叉
验证
的
函数。model_selection.cross_val_score(model_kfold, x_train, y_train, cv=5)history = alexNet
浏览 26
提问于2020-02-24
得票数 1
1
回答
使用pyspark调整回归树模型
的
K
-折叠
交叉
验证
pyspark
、
decision-tree
、
k-fold
我正在尝试使用
k
-
折
交叉
验证
来调整在pyspark中生成
的
回归树。然而,就我目前所见,将pyspark
的
CrossValidator与pyspark
的
DecisionTree.trainRegressor结合起来是不可能
的
。以下是相关代码。DecisionTree.trainRegressor(trainingData, categoricalFeaturesInfo={}, impurity='variance', maxDept
浏览 28
提问于2019-10-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在Python中将数据拆分成
k
倍而不是随机
的
python
、
cross-validation
、
k-fold
我
的
数据包含组(个人)。数据
中
的
每一次观察都是个人
的
年龄,从16岁到死亡,这对每个人来说都是不同
的
。为了进行
交叉
验证
,我需要将数据分成
k
折
,但我觉得我不应该随意这样做。我想按组(个人
的
生命周期)拆分数据。 我之前已经对我
的
数据进行了分组,但是我如何确保我
的
k
折
交叉
验证
将按组而不是随机地进行拆分?
浏览 4
提问于2021-06-01
得票数 0
1
回答
在GridSearchCV
中
对测试集进行预处理
的
问题
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
cross-validation
我使用20%
的
数据集作为我
的
测试集,并使用GridSearchCV来实现
K
折
交叉
验证
来调优超参数。 通过使用管道,我们可以将列转换器和机器学习算法一起放入GridSearchCV
中
。如果我为GridSearchCV设置了5
折
交叉
验证
,该函数将使用5个不同
的
训练和
验证
集来训练和
验证
每个超参数组合。据我所知,GridSearchCV使用5
折
分数<em
浏览 10
提问于2021-11-17
得票数 0
1
回答
weka机器学习分类与预测
classification
、
weka
、
prediction
如果我
的
英语有任何错误,很抱歉。现在在存储模型之后。我试着在50
k
数据集上测试它。结果非常糟糕,其中50%是错配
的
。我有11个带有名词和数字字段
的
属性。我有两个问题。 我在java中使用weka
浏览 7
提问于2015-11-23
得票数 1
2
回答
K
-折叠
交叉
验证
有多少个折叠?
data-science
、
cross-validation
使用
K
-折叠
交叉
验证
时,我通常会看到5个折叠和10个折叠。1995年
的
推荐10
折
cv。然而,这一结论是基于使用当时模型
的
小数据集。 我只是在想,目前使用5和10
折
的
做法是否还会让人想起那篇论文
的
惯例?或者有没有其他好
的
理由使用5
或
10
折
而不是6,8,12等?
浏览 14
提问于2018-07-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用训练数据评估Python图像分类精度
python
、
pandas
、
classification
、
confusion-matrix
我已经对一幅图像进行了分类,并将其相应
的
像素数据作为数据集输出。我也有一个相同类型
的
数据集,其样本数量不一致,称为训练数据。我希望使用用户自己创建
的
训练数据集对分类后
的
像素数据再次运行准确性评估。我曾尝试使用python spleen confusion_matrix和accuracy_score,但我
的
问题是这两个数据集(生产者和用户)
的
大小不同。有没有准确性评估可以用来检查我
的
结果?
浏览 21
提问于2018-09-01
得票数 0
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