我得到一个值错误,但我的输入变量的形状看起来它们是匹配的。下面是错误: ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [644170, 14] 下面是我的代码:kfold = KFold(n_splits=10, random_state=1)
results = cross_val_score(estimator = grid.best_estimator_, X = X
我已经实现了这个代码来调优GBR参数,但是我在下面得到了这个错误。实际上,这段代码是为一个classification problem using XGB编写的,我修改了这段代码以适应我的回归问题。请你帮我纠正这个错误好吗?我做的对不对?我所犯的错误:<ipython-input-5-4ee3b80c1f07> in <module>()
我正在尝试理解如何使用交叉验证函数sklearn.model_selection.KFold。如果我定义(就像在这个tutorial中) from sklearn.model_selection import KFold
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=False, random_state=100) 我得到了 ValueError: Setting a random_state has no effect since shuffle is False.此错误</e
使用交叉验证(CV)与sklearn是相当容易和直进.但是,在线性CV模型中设置cv=5 (如ElasticNetCV或LassoCV )时,默认实现是KFold CV。传递cv=KFold(5)按预期工作,但cv=StratifiedKFold(5)将引发以下错误:
from sklearn.linear_model import ElasticNetCV
from sklearn.model_se