留一法交叉验证GLM模型

我尝试通过先将数据拟合到glm模型,然后使用predi…

部分手动应用Pipeline和嵌套交叉验证,使用RFECV和GridSearch

我正在尝试以一种比在cross_val_score中使…

MachineLearning cross_val_score与cross_val_predict的比较

在构建一个通用的评估工具时,我遇到了以下问题:cros…

每次进行K折交叉验证时结果不同的原因

我的所有模型都是通过以下方式初始化的: def int…

使用cross_validate生成混淆矩阵

我正在尝试弄清楚如何使用cross_validate生…

如何正确验证机器学习模型?

在进行模型验证时,我感到有些困惑。 我对6种不同的算法…

如何在Keras中提供验证数据时选择最终模型?

如果损失值波动,最终训练步骤可能不会拥有最低的损失值。…

您在交叉验证(使用KFold的GridSearchCV)后如何在测试数据上进行预测?

背景: 我正在使用scikit-learn处理一个多类…

scikit-learn中的StratifiedKFold与KFold

我使用以下代码来测试KFold和StratifiedK…

sklearn cross validation : y中最少的类别只有1个成员,少于n_splits=10

我在进行一个机器学习项目,当我尝试使用交叉验证来确定需…

为什么验证损失和准确率波动如此强烈?

已关闭。 此问题不符合 Stack Overflow …

回归问题中的“平衡”交叉验证

已关闭。 此问题不符合 Stack Overflow …

如何解读学习曲线图中平坦的验证准确度曲线

在绘制学习曲线以查看模型构建的进展时,我发现验证准确度…

选择最佳模型基于k折交叉验证

我想使用Iris数据集,并基于GridSearchCV…

我在机器学习领域是新手。我的问题是:我已经构建了一个模型,并且正在尝试优化该模型。通过一些研究,我发现交叉验证可以帮助我避免模型过拟合。此外,网格搜索(GridSearchCV)可以帮助我优化模型的参数,并最终确定最佳参数。 现在我的问题是,我应该先进行交叉验证,然后使用网格搜索来确定最佳参数,还是使用GridSearchCV就足够了,因为它本身就执行了交叉验证?

正如@***建议的,您可以在网格搜索中使用cv参数。 …

使用PySpark拟合CrossValidator对象到训练数据时出错

我在这里找到了很多关于从已拟合的CrossValida…

为什么 sklearn 的 cross_validate() 需要重新拟合?

我理解像 GridSearchCV 这样的工具为什么需…

尝试理解FB Prophet交叉验证

我有一个包含84个月销售数据的数据集(从2013年1月…

将预测值与其索引/标识号相关联

我正在训练一个模型,根据一些数据预测真或假。在训练和测…

### scikit-learn中纵向/面板数据的交叉验证

我有一些纵向/面板数据,格式如下(数据录入代码在问题下…

在 R 中的 h2o 跨模型进行交叉验证

我计划使用不同的预测变量集运行广义线性模型(glm)、…

使用Python进行五折交叉验证的缺失值填补

我有一个包含165个样本和49个特征的数据集,目标值为…

如何在GridSearchCV中为每个评分指标确定最佳参数和最佳得分

我正在尝试评估多个评分指标,以确定模型性能的最佳参数。…

如何在使用交叉验证时用测试数据集进行预测?

我想使用交叉验证来构建预测模型。我希望将20%的数据保…

分割测试训练与交叉验证之间得分差异巨大(10%)

我正在处理一个分类问题,数据集有:2500行,2500…