E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
五折交叉验证
F1,AUC的区别与选择
1.引入评价一个分类器模型的效果,可以用
交叉验证
,也可以根据场景将数据切分为训练集、测试集,评价指标有Accuracy,F1-Value,AUC等。那我们该如何选择评价指标呢?
ybdesire
·
2023-02-05 18:04
Machine
Learning
神经网络
深度学习
机器学习
神经网络
机器学习名称解释
目录监督学习非监督学习半监督学习强化学习假设空间模型策略1.经验风险函数:常用的损失函数(代价函数):2.结构风险函数:算法:训练误差:测试误差:过拟合:正则化:Lp范数泛化能力泛化误差泛化误差上界模型评估方法留出法分层采样:保留类别比例的采样方法
交叉验证
lcvcl
·
2023-02-05 18:34
学习笔记
【机器学习入门】解决过拟合的又一方法:
交叉验证
在上一篇文章当中我们说到,可以使用正则化来解决过拟合问题,今天我们再来介绍另一种方法:
交叉验证
法。那么,什么是
交叉验证
呢?
北国学已尽
·
2023-02-05 09:42
机器学习入门
人工智能
深度学习
机器学习 | 网络搜索及可视化
文章目录1.网络搜索1.1简单网络搜索1.2参数过拟合的风险与验证集1.3带
交叉验证
的网络搜索1.3.1Python实现1.3.2Sklearn实现1.4网络搜索可视化1.4.1在网络空间中的搜索1.4.1.1
X1AO___X1A
·
2023-02-05 08:19
机器学习基础
机器学习
人工智能
Sklearn
Python
网络搜索
机器学习实战(逻辑回归与二分类问题+网格模型
交叉验证
)
通过监督学习的方式,在给定的数据集训练下,可以预测出癌症是否为良性。其中原始数据集下载地址为:https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/实战流程进入官网数据,可以看到数据的格式如下:(1)699条样本,共11列数据,第一列用语检索的id,后9列分别是与肿瘤相关的医学特征,最后一
__LazyCat__
·
2023-02-04 15:34
机器学习
逻辑回归
分类
SVM模型实现人脸识别
SVM模型实现人脸识别SVM训练过程【fetch_lfw_people】数据集加载查看数据属性数据降维
交叉验证
获取最优参数划分数据集并进行模型训练模型预测可视化模型存储与加载附完整代码SVM训练过程本文通过
IDONTCARE8
·
2023-02-04 08:10
机器学习
机器学习
支持向量机
python
ccc-sklearn-17-XGBoost(3)
文章目录XGBoost的应用中的问题1.过拟合:剪枝参数与回归模型调参2.默认参数下
交叉验证
曲线3.通过剪枝与对比来展示参数调节的结果4.XGBoost模型的保存与调用pickle保存pickle调用Joblib
扔出去的回旋镖
·
2023-02-04 00:52
sklearn
python
开发语言
2万字长文说清自动驾驶仿真的8大问题
此后,为
交叉验证
,笔
九章智驾
·
2023-02-03 19:13
酒店预订订单的分析与建模【决策树、xgboost】
酒店预订订单的分析与建模【决策树、xgboost】本项目包含1.数据处理2.数据探索性分析3.网格搜索对决策树、xgboost进行模型参数调优4.基于五折
交叉验证
的决策树、xgboost模型预测专栏和往期项目往期文章可以关注我的专栏下巴同学的数据加油小站会不定期分享数据挖掘
爱挠静香的下巴
·
2023-02-03 17:12
#
数据分析与建模
决策树
人工智能
分类
数据分析
5. Resampling Methods
ResamplingMethods它们涉及从训练集中重复抽取样本,并在每个样本上重新拟合感兴趣的模型,以获得有关拟合模型的额外信息
交叉验证
可以用来估计与给定的统计学习方法相关的测试误差,以评估其性能,或者选择合适的灵活性水平
weixin_47891244
·
2023-02-03 17:11
ISL
深度学习
人工智能
动手深度学习-欠拟合和过拟合
目录训练误差和泛化误差K-折
交叉验证
欠拟合和过拟合模型复杂性数据集大小权重衰减权重衰减简洁实现暂退法(Dropout)从零开始实现Dropout简洁实现参考教程:https://courses.d2l.ai
百分之七.
·
2023-02-03 14:03
机器学习
深度学习
深度学习
人工智能
动手学习深度学习(总结梳理)——8.简单实战kaggle:预测房价
目录1.访问和探索数据集2.数据预处理2.1标准化数据2.2离散值处理(独热编码)3.训练4.K折
交叉验证
5.模型选择6.提交你的预测7.QA环节7.1减小特征维度能用labelencoding嘛?
TheFanXY
·
2023-02-03 08:51
深度学习
学习
python
什么是
交叉验证
?什么是网格
交叉验证
?
交叉验证
:1)简单
交叉验证
:随机地将已给数据分为两部分,一部分作为训练集,另一部分作为测试集sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays,**options
西瓜皮_2cd4
·
2023-02-03 04:24
Matlab中的偏最小二乘法(PLS)回归模型,离群点检测和变量选择|附代码数据
为了建立一个可靠的模型,我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法,可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来"清洗"你的数据步骤建立PLS回归模型PLS的K-折
交叉验证
PLS的蒙特卡洛
交叉验证
(
·
2023-02-02 22:43
数据挖掘深度学习机器学习算法
pipeline、网格搜索、
交叉验证
几问
1、训练集、测试集怎么直白理解?训练集的信息是要完全暴露给数据处理、特征工程、模型训练的;测试集的信息是完全相反,不暴露的;就是要利用训练集得到数据处理器、特征工程、模型,完全走一遍过程,得到预测结果;2、训练集、验证集、测试集怎么直白理解?这里更准确的说法是:训练集-训练部分,训练集-验证部分,测试集;依旧,测试集是完全不暴露给数据处理、特征工程、模型训练的;需要注意的是,训练集-训练部分应该暴
月笼纱lhz
·
2023-02-02 09:33
python基础实践
spark大数据分析
python
svm多分类python代码_支持向量机(分类问题公式及python实现)
什么是线性可分类支持向量机3、什么是线性分类支持向量机4、硬间隔化和软间隔化5、什么是线性分类支持向量机的对偶形式6、非线性支持向量机与核函数7、利用SVM的人脸识别项目包涵的代码知识点有:分割数据集,PCA降维、网格搜索与
交叉验证
肖晴方13723899431
·
2023-02-02 09:31
svm多分类python代码
机器学习模型
交叉验证
脚本
机器学习模型
交叉验证
脚本本文以阿里云机器学习平台上的ps_smart(GBDT)算法为例,提供一个搜索最佳超参数的
交叉验证
任务的bash脚本。机器学习模型超参数网格搜索脚本提供了超参数网格搜索的能力。
yangxudong
·
2023-02-01 20:49
机器学习
山东大学信息检索期末题2022.01
分析最坏情况的时间复杂度(7)数据字典用哈希表和B树分别有什么优缺点(6)解释tf-idf,idf对单个单词的查询是否有影响,为什么(7)map,mrr(12)描述网页排名的迭代过程(8)什么是欠拟合,改进方法(6)什么是
交叉验证
qq_46139425
·
2023-02-01 16:22
scikit-learn
node.js
bp神经网络
交叉验证
算法和确定最佳隐含层节点个数matlab 程序
bp神经网络
交叉验证
算法和确定最佳隐含层节点个数matlab程序,直接运行即可。数据excel格式,注释清楚,效果清晰,一步上手。YID:6859628310735572一个处女座的程序猿
「已注销」
·
2023-02-01 13:53
matlab
算法
开发语言
python保存模型的格式_python sklearn模型的保存与使用
转自http://blog.csdn.net/sherri_du/article/details/52198142在做模型训练的时候,尤其是在训练集上做
交叉验证
,通常想要将模型保存下来,然后放到独立的测试集上测试
weixin_39720865
·
2023-02-01 12:12
python保存模型的格式
r语言 计算模型的rmse_R语言pec包深度验证Cox模型
其次该包还能在验证集中计算不同时间点C-index指数,绘制成图,比较验证集在不同模型中的C-index,通过
交叉验证
评估不同模型的区分度,除此以外该包还能将2个模型的校准度曲线绘制在同一个坐标
weixin_39627405
·
2023-02-01 10:11
r语言
计算模型的rmse
r语言mvstats包
天池&Datawhale-零基础入门数据挖掘Task4
一、内容介绍1、线性回归模型:线性回归对于特征的要求;处理长尾分布;理解线性回归模型;2、模型性能验证:评价函数与目标函数;
交叉验证
方法;留一验证方法;针对时间序列问题的验证;绘制学习率曲线;绘制验证曲线
微微微微辣
·
2023-02-01 03:59
R语言k折
交叉验证
最近我们被要求撰写关于k折
交叉验证
的研究报告,包括一些图形和统计输出。本文介绍一种常用的划分最优训练集和测试集的方法——k折
交叉验证
。”
拓端研究室TRL
·
2023-01-31 09:15
拓端数据
拓端tecdat
拓端
r语言
开发语言
sklearn,
交叉验证
中的分层抽样
StratifiedKFold用法类似Kfold,但是他是分层采样,确保训练集,测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。例子:importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimportKFold,StratifiedKFold---------------------作者:wqh_jingsong来源:CSDN原文:https://blog.csdn.ne
weixin_33895604
·
2023-01-31 08:22
人工智能
StratifiedShuffleSplit实现分层抽样
交叉验证
StratifiedShuffleSplit()实现分层抽样
交叉验证
1.K-折
交叉验证
法
交叉验证
通常采用K-折
交叉验证
法–将训练数据拆分成K份,用其中K-1份进行训练,剩下的一份进行预测,从而检测模型的数据泛化能力
Go~Go~Go~
·
2023-01-31 07:12
数学建模
机器学习
sklearn
python
StratifiedShuffleSplit 分层抽样
分层随机分割
交叉验证
器可以将数据分割为训练集和测试集,不过它只提供训练集/测试集数据在原始数据集中的位置索引。
LL_QQ63
·
2023-01-31 07:38
机器算法
机器学习笔记-模型评估与选择
2.
交叉验证
法多次划分取评估的平均值。特例:留1法,k=m。当m比较大时,成本太高。3.自助法在原样本D中有放回的采样m次,得到D',m为样本的数目。采集到的样本有些是重复的,而有些采样不到。
刘子非2046
·
2023-01-31 04:48
《动手深度学习》4.10. 实战Kaggle比赛:预测房价
预测房价本节内容预览数据下载和缓存数据集访问和读取数据集使用pandas读入并处理数据数据预处理处理缺失值&对数值类数据标准化处理离散值—one-hot编码最后,转换为张量表示训练先用简单线性模型进行数据验证K折
交叉验证
模型选择提交
Mavis00
·
2023-01-30 13:58
动手深度学习
深度学习
python
机器学习
多种分类以及模型评估
多种分类以及模型评估分类获取mnist数据集获取训练数据和标签数据标准化及数据集划分训练二分类器划分数据集随机梯度下降分类性能测试使用
交叉验证
测量准确率傻瓜版分类器混淆矩阵随机梯度下降分类器对应的混淆矩阵混淆矩阵最佳状态精度和召回率精度
艾醒(AiXing-w)
·
2023-01-30 11:30
通俗易懂的机器学习
sklearn
python
matplotlib
i6mA-DNC:基于深度学习的二核苷酸表示预测水稻基因组DNA n6 -甲基腺苷位点
i6mA-DNC:基于深度学习的二核苷酸表示预测水稻基因组DNAn6-甲基腺苷位点摘要一、简介二、材料和方法1.基准数据集2.提出的模型3.绩效评估3.1
交叉验证
三、结果与讨论四、预测器模型的web服务器摘要
Super齐
·
2023-01-30 08:08
深度学习
机器学习
五、数据挖掘流程简明笔记
(chi-squared)4.2.3.2递归特征消除:RFE4.2.3.3主要成分分析:PCA4.2.3.4特征重要性5、模型选择5.1评估算法的方式5.1.1训练数据集和评估数据集分离5.1.2K折
交叉验证
分离
Norni
·
2023-01-30 07:39
python
机器学习
深度学习
数据分析
数据挖掘
1.2 案例:波士顿房价预测
引言机器学习项目流程:1.获取数据2.数据预处理(清洗数据)可能碰到以下情况:1.缺少数据值2.含有错误数据值3.数据格式不一致4.重复的记录值3.数据分析与可视化4.选择合适的机器学习模型5.训练模型(使用
交叉验证
选择合适的参数
哎呦-_-不错
·
2023-01-29 14:25
#
机器学习理论与实战
Ridge
波士顿房价预测
python网格搜索、贝叶斯调参实战
目录一、
交叉验证
二、网格搜索三、贝叶斯优化建模的整个过程中最耗时的部分是特征工程(含变量分析),其次可能是调参,所以今天来通过代码实战介绍调参的相关方法:网格搜索、贝叶斯调参。
Python风控模型与数据分析
·
2023-01-28 22:52
机器学习
大数据
stanford coursera 机器学习编程作业 exercise 5(正则化线性回归及偏差和方差)
①可视化数据集本作业的数据集分成三部分:ⓐ训练集(trainingset),样本矩阵(训练集):X,结果标签(labelofresult)向量yⓑ
交叉验证
集(crossvalidationset),确定正则化参数
weixin_33873846
·
2023-01-28 15:14
数据结构与算法
人工智能
matlab
基于神经网络的图像分类,图像识别神经网络模型
matlabBP神经网络performance图这五条线的详细解释图上的三个彩色实线分别是:每一代BP训练过程的MSE指标的性能,每一代BP
交叉验证
过程的MSE指标的性能以及BP测试的MSE指标在每一代中执行的过程
普通网友
·
2023-01-28 15:39
神经网络
分类
matlab
计算机视觉
基于留出法和k折
交叉验证
的多种神经网络分类预测MATLAB程序
基于留出法和k折
交叉验证
的多种神经网络分类预测MATLAB程序:代码中共包含人工神经网络(ANN)、前馈神经网络(FFNN)、级联正向神经网络(CFNN)、递归神经网络(RNN)、广义回归神经网络(GRNN
「已注销」
·
2023-01-28 15:06
matlab
以K近邻算法为例,使用网格搜索GridSearchCV优化模型最佳参数
文章目录参数优化网格搜索代码实现自编代码sklearn代码验证参数优化在之前的文章以K近邻算法为例,使用
交叉验证
优化模型最佳参数中,我们使用验证曲线(validation_curve)去优化K近邻算法中的最优参数
我在开水团做运筹
·
2023-01-28 07:11
#
机器学习
近邻算法
机器学习
python
Kaggle系列(1)——Titanic
分析过程3.4缺失值与异常值观察3.5数据探索的总结0x03、预处理3.1数据清洗3.1.1缺失值补全3.1.2字段转换3.2数据编码和归一化3.3取需要的字段0x04、建立模型4.1逻辑回归模型4.2
交叉验证
陌简宁
·
2023-01-27 16:05
机器学习
机器学习
sklearn中的metrics
文章目录MSE
交叉验证
准确率、精度、召回率、F1、AUC准确率混淆矩阵精度、召回率、F1ROC&AUC阈值衡量、ROC曲线阈值选择ROC曲线多分类的metrix问题,请见多分类问题。
jediael_lu
·
2023-01-27 09:37
3.Sklearn
sklearn
metrics
精度
召回率
ROC
Lasso model selection: Cross-Validation / AIC / BIC
利用Akaike信息准则(AIC)、Bayes信息准则(BIC)和
交叉验证
来选择Lasso估计量的正则化参数α的最优值。LassoLarsIC获得的结果基于AIC/BIC标准。
yumin1997
·
2023-01-27 08:46
学习文档——机器学习
数据挖掘
算法
算法
自然语言学习路线图
数据结构与算法基础4.时间复杂度、空间复杂度5.动态规划6.贪心算法7.各种排序算法第三章:分类与逻辑回归逻辑回归最大似然估计优化与梯度下降法随机梯度下降法第四章:模型泛化与调参理解过拟合、防止过拟合L1与L2正则
交叉验证
正则与
Gavin_hello
·
2023-01-27 01:54
许楚家:国内外小微金融服务主要模式分析
该模式的核心理念是,基于现金流,运用大量的
交叉验证
和实地考察,最大限度还原客户财务情况,了解风险和资金需求。
许楚家
·
2023-01-27 00:27
数学建模笔记-第九讲-分类模型-逻辑回归
文章目录分类模型逻辑回归生成虚拟变量线性概率模型存在两个问题解决第二个问题连接函数取法SPSS实战过拟合现象
交叉验证
Fisher线性判别分析SPSS操作多分类问题作业:鸢尾花分类分类模型二分类模型逻辑回归
丸丸丸子w
·
2023-01-26 23:47
数学建模笔记
逻辑回归
分类
机器学习
数学建模
spss
朴素贝叶斯——机器学习总结
朴素贝叶斯基础知识概念优缺点一般过程利用python进行文本分类准备数据训练算法测试算法示例1:使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件一般步骤准备数据:切分文本测试算法:使用朴素贝叶斯进行
交叉验证
示例2:使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向一般步骤收集数据
古月哥欠666
·
2023-01-26 13:30
机器学习
算法
读书笔记:机器学习(第1~2章)
无论学习算法多好还是多差,其期望性能是相同的注意1:一个重要前提就是,所有“问题”出现的机会相同注意2:本质上是说,脱离具体问题,空泛地谈论“什么学习算法更好”毫无意义二、评估方法评估学习器的泛化误差留出法:一般的划分方法
交叉验证
法
foreverbeginnerz
·
2023-01-26 07:30
读书笔记
算法
人工智能
动手学数据分析 TASK5 数据建模与模型评估
模型选择与sklearn算法(1)sklearn简介3.数据集划分4.模型搭建(1)创建基于线性模型的分类模型(逻辑回归)(2)创建基于树的分类模型(决策树、随机森林)5.输出模型预测结果(二)模型评估1.
交叉验证
曦溪汐希_CHEN
·
2023-01-25 12:04
sklearn
python
机器学习
动手学数据分析—5.数据建模及模型评估
数据建模及模型评估一、特征工程1.1缺失值填充1.2编码分类变量二、模型搭建tips12.1切割训练集和测试集tips2Q12.2模型创建tips3Q22.3输出模型预测结果tips4Q3三、模型评估3.1
交叉验证
棠糖䉎
·
2023-01-25 12:00
数据分析
DW动手学数据分析Task5:数据建模及模型评估
模型搭建准备工作1.2.1导入库1.2.2载入数据1.3模型搭建1.3.1选择模型1.3.2切割训练集和测试集1.3.3模型创建1.3.4输出模型预测结果2评估2.1评估的准备工作2.2模型评估2.2.1
交叉验证
OohMuYi
·
2023-01-25 12:27
动手学数据分析
数据分析
python
数据挖掘
【数据分析】(task5)数据建模及模型评估
precision)度量的是被预测为正例的样本中有多少是真正的正例召回率(recall)度量的是正类样本中有多少被预测为正类f-分数是准确率与召回率的调和平均文章目录note一、建立模型二、模型评估2.1
交叉验证
山顶夕景
·
2023-01-25 12:26
#
数据分析
数据分析
python
【Datewhale一起吃瓜 Task1】周志华西瓜书第一章+第二章
这里写目录标题机器学习是干什么的机器学习的理论基础:PAC模型基本术语关于数据关于假设关于模型训练机器学习任务分类归纳偏好模型的评估和选择训练流程划分数据集的方法留出法
交叉验证
自助法性能度量机器学习是干什么的我们目前处于大数据时代
有理想、有本领、有担当的有志青年
·
2023-01-25 11:07
人工智能
深度学习
上一页
7
8
9
10
11
12
13
14
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他