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2
回答
卷积神经网络
的
交叉
验证
deep-learning
、
keras
、
tensorflow
、
computer-vision
、
convolutional-neural-network
我正在使用
Keras
创建一个CNN模型,我将使用
K-
折叠
交叉
验证
来训练数据集。 数据集包含图像,我正在使用flow_from_directory函数。您知道如何在
Keras
中使用K
折叠
交叉
验证
来创建CNN模型吗?
浏览 0
提问于2018-09-21
得票数 3
1
回答
对于
Keras
/TensorFlow用户来说,依赖
验证
集进行测试是一个很好
的
实践吗?
machine-learning
、
keras
、
model-evaluations
一些消息来源认为,测试/训练分离(例如使用sklearn )是预期
的
做法,
验证
或多或少是为
k-
折叠
验证
保留
的
。 但是,
Keras
的
validation_split参数有一些不同
的
方法。不同
的
来源报告了关于这个问题
的
不同
的
事情,有些人认为这取代了测试/训练
的
分裂,而且它显然不应该与
k-
折叠
交叉
浏览 0
提问于2022-06-06
得票数 0
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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_model.fitbatch_si
浏览 26
提问于2020-02-24
得票数 1
1
回答
验证
集
的
验证
过程-非k次
交叉
验证
machine-learning
、
scikit-learn
、
data-science
、
cross-validation
、
supervised-learning
我对
python
和机器学习很陌生,我很难理解
验证
步骤,我也想对当我不想使用
k-
折叠
交叉
验证
,而只是使用
验证
集时,应该做什么有一个建议。我一直在阅读,似乎无法正确理解
k-
折叠
交叉
验证
: 我是否将初始数据分割成k个
折叠
,然后在k-1上进行训练,在左1上进行测试,保持向后旋转--所以每个
折叠
都用于测试等等。或者我把初始数据分割成列车数据和测试数据,然后将列车数据分割
浏览 2
提问于2019-05-23
得票数 1
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
使用
交叉
验证
可以提高准确性,而在没有
交叉
验证
的
情况下,精度会降低。
machine-learning
、
naivebayes
我有一个关于
交叉
验证
的
问题:我使用朴素
的
Bayes分类器对博客文章进行分类。当我
验证
我
的
数据集而没有
k-
折叠
交叉
验证
时,我得到了一个0.6
的
精度分数,但当我进行
k-
折叠
交叉
验证
时,每一个
折叠
都会呈现出一个更高
的
精度(大于0.8)。例如: (手动拆分):
验证
集大小: 1452
浏览 2
提问于2015-02-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如果我已经在使用打击炮,是否有必要使用分层抽样?
cross-validation
、
smote
我已经用300 K以上
的
观测数据对我
的
不平衡数据集应用了SMOTE。使用分层
的
K-
折叠
交叉
验证
,而不仅仅是普通
的
K-
折叠
交叉
验证
(似乎不太可能,每个
K-
折叠
训练集都会不平衡),这是否仍然有意义?
浏览 0
提问于2021-10-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Keras
python
中
的
K-
折叠
交叉
验证
python
、
keras
、
deep-learning
、
tensorflow2.0
、
cross-validation
Flattenfrom tensorflow.
keras
.layers import Inputprint("[INFO] saving model...") model.save(args["model"], save_format="h5") 我想执行k折
交叉
验证
,
浏览 18
提问于2020-07-05
得票数 2
2
回答
在
Keras
中
对我
的
模型数据进行
K-
折叠
交叉
验证
keras
、
tensorflow
、
cross-validation
我想对我
的
模型数据使用
K-
折叠
交叉
验证
。我在
Keras
的
密码是:[[283, 95, 72, 65],[120,170,130,122],model.add(LeakyReLU())但是,它犯了这样
的</em
浏览 0
提问于2018-09-10
得票数 5
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1
回答
在朴素贝叶斯分类器
中
如何使用
k-
折叠
交叉
验证
?
classification
、
cross-validation
我尝试使用朴素贝叶斯分类器对文本进行分类,同时也希望使用
k-
折叠
交叉
验证
来
验证
分类结果。但我还是很困惑如何使用
k-
折叠
交叉
验证
。据我所知,k
折叠
将数据划分为k个子集,然后使用其中一个k个子集作为测试集,而另一个k-1子集被放在一起形成一个训练集。我认为,作为培训集,数据必须有标签来进行培训。因此,要使用k
折叠
交叉
验证
,所需
的
数据是标记数据吗?对吗
浏览 2
提问于2014-10-02
得票数 0
2
回答
如何应用叠加
交叉
验证
的
时间序列数据?
time-series
、
cross-validation
、
ensemble-learning
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。如何使用时间序列数据
的
叠加算法
交叉
验证
技术?
浏览 0
提问于2018-11-18
得票数 5
回答已采纳
1
回答
交叉
验证
:重复K
折叠
/组K
折叠
cross-validation
重复
K-
折叠
vs组
K-
折叠
重复
K-
折叠
:重复分层K
折叠
n次,每次重复具有不同
的
随机性.GroupKFold是
浏览 0
提问于2019-11-28
得票数 4
回答已采纳
2
回答
在
Keras
中使用
交叉
验证
指标提前停止
python
、
keras
、
prediction
、
cross-validation
在
Keras
中
,有没有办法
交叉
验证
正在监控
的
EarlyStopping(monitor = 'val_acc', patience = 5)
的
提前停止指标?在允许训练进入下一个时期之前,是否可以对模型进行
交叉
验证
,以获得更稳健
的
测试误差估计?我发现,早期停止度量,比如
验证
集上
的
准确性,可能会受到高方差
的
影响。为了最小化早期停止指标
中
的<
浏览 6
提问于2018-10-13
得票数 6
3
回答
如何在
交叉
验证
后选择分类器?
machine-learning
、
cross-validation
当我们做
k-
折叠
交叉
验证
时,我们应该仅仅使用具有最高测试精度
的
分类器吗?从
交叉
验证
中
获取分类器
的
最佳方法通常是什么?
浏览 0
提问于2016-09-13
得票数 15
回答已采纳
2
回答
如何关闭r
中
rpart()
中
的
k
折叠
交叉
验证
r
、
tree
、
cross-validation
、
rpart
rpart()使用k
折叠
交叉
验证
来
验证
最佳成本复杂度参数cp,而在tree()
中
,不可能指定cp
的
值。 我知道cv.tree()通过
交叉
验证
寻找cp
的
最优值,但是cv.tee()使用k
折叠
交叉
验证
。因为我有一个时间序列,因此时间依赖性,我不想使用
k-
折叠
交叉
验证
,因为
k-
折叠
浏览 1
提问于2018-07-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
何时使用
交叉
验证
?
machine-learning
、
random-forest
、
cross-validation
Cross-validation1.没有
交叉</em
浏览 0
提问于2021-01-23
得票数 0
1
回答
如何计算
交叉
验证
中
的
折叠
数(
k-
折叠
)?
machine-learning
、
python
、
scikit-learn
、
cross-validation
当我应用
交叉
验证
检查模型时,我对如何选择
折叠
数(在
k-
折叠
CV
中
)感到困惑。它是否取决于数据大小或其他参数?
浏览 0
提问于2018-02-22
得票数 29
回答已采纳
1
回答
火花
K-
交叉
验证
machine-learning
、
classification
、
apache-spark-mllib
、
cross-validation
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</
浏览 1
提问于2016-06-20
得票数 12
2
回答
随机森林特征重要性
的
交叉
验证
数据集
折叠
python
、
scikit-learn
、
random-forest
我正在尝试使用
交叉
验证
折叠
来生成随机森林
的
特征重要性图。set_index('FEATURE') importances.plot.bar()这会产生: 然而,我如何转换这段代码,以便为我将要创建
的
每个
交叉
验证
折叠
(
k-
折叠
图)创建类似的图?(3个
折叠
),我
的
目标是为所有3个
折叠</e
浏览 13
提问于2018-08-11
得票数 2
回答已采纳
1
回答
重置
k-
折叠
交叉
验证
中
的
权重
python
、
deep-learning
、
k-fold
在
k-
折叠
交叉
验证
中
,为什么我们需要在每次
折叠
后重置权重,我们使用thia函数。def reset_weights(m):如果isinstance(m,nn.Conv2d)或isinstance(m,nn.Linear):m.reset_parameters(),那么我们重新设置模型
的
权重,以便每个
交叉
验证
折叠
从一些随机
的
初始状态开始,而不是从以前
的
折叠
中学习。我
浏览 10
提问于2022-03-25
得票数 1
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