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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
我有一个数据集，我正在为Keras网络整形，如下所示： scaler.fit(X)X_Scaled.info()
X_data = X_data.reshape((X_data.shape[0],X_data.shape[1],1))
y = to_categorical(y) 整形的结果是这个y.shape = (13609, 5)和X_data.shape = (
浏览 7提问于2020-07-24得票数 2
我使用了训练数据集和测试数据集，并希望使用交叉验证(K-fold)来验证模型。如何添加代码以进行交叉验证(K-fold)？
浏览 88修改于2021-08-08得票数 0
我有一个数据集，以荷兰大城市的邻里能源消耗为因变量和几个自变量。我想做一个随机森林回归模型来预测只有阿姆斯特丹的居民区的值。现在，我试图仅在阿姆斯特丹的邻域上训练模型，但数据集太小，精度分数(RMSE，MAE，R2)很差，尽管该模型在整个large_city数据集上表现良好。 我主要想做的是在RF模型上做一个10折的交叉验证。我只想将阿姆斯特丹的数据分成10倍，然后我想将large_city数据集的其余部分(因此除了阿姆斯特丹的所有邻居)添加到所有折叠的训练集中，但保持测试折叠不变。 所以简而言之： 阿姆斯特丹= large_cities ==‘阿姆斯特丹’ without_amsterda
浏览 222修改于2021-05-13得票数 0
我正在尝试应用kfold方法，但我不知道如何访问生成的训练和测试集。在浏览了几个博客和scikitlearn用户指南之后，人们所做的唯一一件事就是打印训练和测试集。这对于较小的数据帧可能有效，但对于较大的数据帧则没有用处。有谁可以帮我？ 我使用的数据：https://github.com/ageron/handson-ml/tree/master/datasets/housing 我现在所在的位置： X = housing[['total_rooms', 'total_bedrooms']]
y = housing['median_house_valu
浏览 7提问于2020-03-29得票数 2
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我有一个包含95行9列的数据集，并希望进行5次交叉验证。在训练中，前8列(特征)用于预测第九列。我的测试集是正确的，但是我的x训练集的大小是(4, 19 ,9)，而它应该只有8列，我的y训练集是(4,9)，而它应该有19行。我对子数组的索引不正确吗？np.random.shuffle(kdata) # Shuffle all rows
folds = np.array_split(kdata, k) # each fold i
浏览 6提问于2020-03-09得票数 2
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(将random_state更改为10个不同的数字)
因为我没有在Stratified K-Fold或K-Fold中找到任何Stratified K-Fold参数，而且对于相同的数据，与K-Fold分离的参数总是相同的
浏览 4修改于2017-04-22得票数 7
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我在SSH上有60 GB的内存，整个数据集进程消耗了30，我正在尝试用k-fold训练一个自动编码器。在没有k-折叠法的情况下，训练效果良好。原始数据集包含250,000个hdf5格式的数据。对于K-fold，如果我使用的数据少于总数据的100000，它就可以工作。我已经将它转换为float32，但仍然不能工作。我也尝试过echo 1，但它会自动终止python程序。
浏览 48提问于2020-09-17得票数 2
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我已经使用下面的代码将列分配给了它们特定的k-fold： from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, train_test_split# Stratified K-fold cross-validation df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
浏览 19修改于2020-08-18得票数 1
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K-fold cross validation和Out of sample cross validation有什么区别？你能用几句话来描述每种简历方法的步骤吗？
浏览 3提问于2020-05-13得票数 0
Model: ")print('Accuracy of the test set:'+ str(accuracy_score(y_test, y_pred)))
print('Accuracy of K-FoldValidation: {:.2f} %'.format(accuracies.mea
浏览 7提问于2022-09-29得票数 0
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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
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scaler = StandardScaler().fit(X_train)
#Does this step cause data leakage if all folds in k-fold
浏览 2提问于2020-07-03得票数 0
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那么，在使用ImageFolder时如何应用k-fold cross validation呢
浏览 58修改于2020-01-09得票数 2
human 23cat 5
我希望在多类对象检测数据集上正确地进行K-Fold验证分割。我理解，K-fold拆分策略主要依赖于数据集(元信息)。所有褶皱均含有分层的k-fold样本、len(df_folds[df_folds['fold'] == fold_number].index)和无交点的set(A).intersection(B)，其中
浏览 8修改于2021-12-10得票数 5
据我所知，sklearn中的分层k-fold几乎就是我想要的，但它不会将每个块划分为训练/测试。 有没有其他函数可以帮我做到这一点？ ?
浏览 32修改于2019-08-29得票数 2
我遵循了sklearn k-fold验证的文档，并编写了以下代码： import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
浏览 7修改于2019-06-03得票数 0
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根据我的理解，cross_val_score, cross_val_predict, and cross_val_validate可以使用K-fold validation。
浏览 2提问于2019-04-21得票数 0
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combinations to try
cv = 3, # Number of folds for k-fold
浏览 4修改于2020-05-14得票数 0
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