cross-validation

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LightGBM中的交叉驗證

通過閱讀LightGBM關於交叉驗證的文檔，我希望這個社區能夠闡明使用LightGBM交叉驗證結果和改進我們的預測。我們如何使用lightgbm.cv的字典輸出來改進我們的預測？ 下面是一個例子 - 我們用下面的代碼訓練我們的CV模型： cv_mod = lgb.cv(params, d_train, 500, nfold = 10,

python machine-learning cross-validation kaggle lightgbm 2017-09-27

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使用sklearn嵌套交叉驗證獲得最佳參數

我的理解是正確的：在下面的代碼中，「greed_search.fit（X，Y）」與嵌套的CV沒有任何關係？這意味着無法在sklearn中使用嵌套CV獲取最佳參數。 # inner cross_validation greed_search = GridSearchCV(estimator=estimator, param_grid=parameters, cv=inner_cv, sco

machine-learning scikit-learn classification cross-validation 2017-08-25

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隨機數據生成導致隨機標籤上的良好預測

我一直在玩R在R中執行CV，但遇到了LOOCV中摺疊返回值的奇怪問題。 首先，我會隨機生成數據以及標籤，然後我將適合randomForest應該只是噪音。從返回的循環中，我不僅獲得了良好的AUC，而且獲得了來自t檢驗的顯着p值。我不明白這是如何在理論上發生的，所以我很好奇，如果我試圖生成數據/標籤的方式是最好的？ 這是顯示我的問題的代碼片段。 library(randomForest) libr

r random cross-validation supervised-learning data-generation 2017-08-27

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我們如何在一個列的每個值內對一個熊貓數據框進行二次採樣

我有一個數據框，其中有一列給出了聚類，我想在每個聚類中執行一個kfold，並在列中測試相同的分數。 我知道我可以用下面的代碼做我自己： nb_fold = 10 for i in range(nb_fold): X_train= X.groupby('Cluster').apply(lambda x: x.sample(frac = 1/nb_fold)) X_train.

python pandas scikit-learn cross-validation 2017-08-27

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sklearn RandomizedSearchCV提取混淆矩陣針對不同的褶皺

我嘗試計算聚合混淆矩陣來評價我的模型： cv_results = cross_validate(estimator, dataset.data, dataset.target, scoring=scoring, cv=Config.CROSS_VALIDATION_FOLDS, n_jobs=N_CPUS, return_train_score=False) 但我不知道如何提取

python scikit-learn cross-validation confusion-matrix 2017-08-28

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R caret整套CV長度不正確

我試圖在R中使用包caretEnsemble來合成模型。這裏是一個最小可重現的示例。請讓我知道這是否應該有額外的信息。 library(caret) library(caretEnsemble) library(xgboost) library(plyr) # Load iris data and convert to binary classification problem da

r cross-validation r-caret ensemble-learning 2017-08-29

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當使用GLM lambda搜索進行交叉驗證時，您需要注意什麼？

關於h2o.glm lambda search not appearing to iterate over all lambdas，我讀到這個問題，抱怨lambda太高;他們試圖設置early_stopping=F，希望能解決這個「bug」。 是不是原來的行爲是一個功能，而不是一個錯誤？如果這是正確的，那麼當使用GLM進行交叉驗證時，您應始終使用early_stopping=T，否則交叉驗證的錯誤

glm cross-validation h2o 2017-08-29

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差異

由於從標題我想知道是什麼 StratifiedKFold與參數洗牌之差=真 StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=0) 和 StratifiedShuffleSplit StratifiedShuffleSplit(n_splits=10, test_size=’default’, train_size=None, ra

python scikit-learn cross-validation 2017-08-30

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如何在BigQuery Standard SQL中執行可重複採樣？

在this blog中，Google Cloud員工介紹瞭如何對BigQuery中的機器學習數據集進行可重複採樣。這對於創建（和複製）數據的訓練/驗證/測試分區非常重要。 但是，博客使用Legacy SQL，其中Google has now deprecated贊成標準SQL。 你會如何重寫下面顯示的博客採樣代碼，但使用標準SQL？ #legacySQL SELECT date,

sql hash google-bigquery cross-validation 2017-09-03

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如何將數據分成3部分或更多部分sklearn

我想將數據拆分爲分層的火車，測試和驗證數據集，但sklearn只提供了cross_validation.train_test_split，它只能分成兩部分。 我應該怎麼做，如果我想這樣做

python machine-learning scikit-learn cross-validation 2017-09-15

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