五折交叉验证第32页

Datawhale 数据挖掘新手入门笔记 -Task4 建模调参

DreamStar_w·2020-09-15 21:58

K折交叉验证

写在开头：最近参加了DF的数据竞赛，发现了交叉验证的强大之处。计算时间会长很多但是真的可以把准确率提高很多！

Iovebecky·2020-09-15 21:35

k折交叉验证

一般情况将K折交叉验证用于模型调优，找到使得模型泛化性能最优的超参值。，找到后，在全部训练集上重新训练模型，并使用独立测试集对模型性能做出最终评价。

tianguiyuyu·2020-09-15 21:23

线性回归知识总览

博文内容为机器学习的一些概念有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证线性回归的原理线性回归损失函数、代价函数、目标函数优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等)线性回归的评估指标

水...琥珀·2020-09-15 13:08

Isotonic Regression 校准

vividfree的博客使用IsotonicRegression校准分类器1.引言对有监督机器学习问题，通常的训练流程包括这样几步：先建立起模型，然后在训练集上训练模型，如果有超参数，还需要在验证集上应用交叉验证以确定超参数

罗伦·2020-09-15 04:03

如何降低过拟合？-机器学习试题

（1）试着寻找最简单的假设（2）正则化（3）earlystopping：在每一个epoch结束的时候，计算验证集的accurancy，记录到目前为止最好的交叉验证accuracy，当连续10次epoch

唯我视你为青山·2020-09-15 04:19

机器学习中的Stacking模型融合

Stacking简单理解就是讲几个简单的模型，一般采用将它们进行K折交叉验证输出预测结果，然后将每个模型输出的预测结果合并为新的特征，并使用新的模型加以训练。

小码仔·2020-09-15 01:57

机器学习之Python — Sklearn库简介

文章目录机器学习之Python—Sklearn库简介1Sklearn简介2Sklearn安装3Sklearndatasets4Sklearn通用学习模式5Sklearn数据预处理–标准化6Sklearn交叉验证

JOKER_1201·2020-09-14 23:29

Python - SkLearn库的使用

简介数据的预处理标签编码数据集的处理构建训练集和测试集建立预测模型K近邻算法(KNN)朴素贝叶斯算法决策树算法逻辑回归算法支持向量机算法随机森林（集成方法）Adaboost(集成方法)梯度提升树GBDT(集成方法)交叉验证保存模型

GQ177·2020-09-14 21:53

【机器学习小白必备】Scikit-learn(Sklearn)最常用的函数这里都帮您总结好了~速速来取！持续更新！

文章目录Scikit-learn(Sklearn)常用函数详解大全自带的数据集经典的数据集分割测试集数据和训练集数据方法选择生成ROC曲线预测函数交叉验证最优参数（神好用！）

铃灵狗·2020-09-14 21:52

joblib和pickle模型持久化保存及加载

训练模型的时候，通常希望把模型保存下来，方便后面可以做测试的时候交叉验证。下面简单介绍两种保存模型的方法：基于joblib和基于pickle的保存和加载。

lawenliu·2020-09-14 19:38

模型评估与改进

模型评估与改进一、交叉验证k折交叉验证：将数据分成k部分，每部分叫做折。在训练时，一个折作为测试集，其余折作为训练集。

zzc_zhuyu·2020-09-14 17:14

几种交叉验证（cross validation）方式的比较

模型评价的目的：通过模型评价，我们知道当前训练模型的好坏，泛化能力如何？从而知道是否可以应用在解决问题上，如果不行，那又是哪里出了问题？train_test_split在分类问题中，我们通常通过对训练集进行train_test_split，划分成train和test两部分，其中train用来训练模型，test用来评估模型，模型通过fit方法从train数据集中学习，然后调用score方法在test

weixin_30652879·2020-09-14 16:48

模型评估与拟合

1.3.2.1.二分类1.3.2.2.多分类1.3.2.3.学习器评估1.4.比较检验1.4.1.单个学习器泛化性能1.4.1.1.二项检验1.4.1.2.t检验1.4.2.不同学习器比较1.4.2.1.交叉验证

zhangkaihua88·2020-09-14 13:15

模型评估与改进（二）// 网格搜索

为了得到对泛化性能的更好估计，可以使用交叉验证来评估每种参数组合的性能，而不是仅将数据单次划分为训练集与验证集。2、训练集、验证集、测试集三者的区别？

陈同学2020·2020-09-14 12:30

【Task5(2天)】模型调参

使用网格搜索法对5个模型进行调优（调参时采用五折交叉验证的方式），并进行模型评估，记得展示代码的运行结果。

Claire_ljy·2020-09-13 16:55

Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

-Task4建模调参1.前言2.个人理解模型调参3.说明3.1回归分析3.2长尾分布3.3欠拟合与过拟合3.4正则化3.5调参方法4.建模与调参4.1降低存储4.2线性回归4.2.1模型建立4.2.2交叉验证

数分虐我千百遍·2020-09-13 16:43

数据挖掘组队学习打卡——Task4：建模调参

文章目录Task4建模调参1学习目标2内容介绍3代码示例3.1读取数据，定义函数reduce_mem_usage来调整数据类型，帮助我们减少数据在内存中占用的空间3.2线性回归&五折交叉验证&模拟真实业务情况

冰淇淋lining·2020-09-13 16:08

零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

目录1.学习内容2.准备工作3.用线性回归简单建模3.1用简单线性回归建模3.2查看效果并做相应的调整3.3K-折交叉验证3.4模拟真实的业务情况3.5绘制学习率曲线和验证曲线4.多模型对比4.1预处理

Zee_Chao·2020-09-13 15:59

sklearn 模型选择和评估

一、模型验证方法如下：通过交叉验证得分：model_sleection.cross_val_score(estimator,X)对每个输入数据点产生交叉验证估计：model_selection.cross_val_predict

weixin_33743703·2020-09-13 13:48

Sklearn-CrossValidation交叉验证

交叉验证概述进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型，对于监督学习而言，我们希望模型对于未知数据的泛化能力强，所以就需要模型验证这一过程来体现不同的模型对于未知数据的表现效果。

weixin_30852451·2020-09-13 13:38

python实现 K折交叉验证/hold out

holdout将训练集分为train，validation测试集保持不变holdout缺点：模型性能评估对训练集的划分极其敏感ｋ折交叉验证sklearnKFoldfromsklearn.model_selectionimportKFoldimportnumpyasnpkf

lgy_keira·2020-09-13 13:33

Scikit-learn：模型选择Model selection之pipline和交叉验证

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52250983选择合适的estimator通常机器学习最难的一部分是选择合适的estimator，不同的estimator适用于不同的数据集和问题。sklearn官方文档提供了一个图[flowchart]，可以快速地根据你的数据和问题选择合适的estimator，单击相应的区域还可以获得更具体的内容。代

-柚子皮-·2020-09-13 12:27

sklearn中cross_val_score、cross_val_predict的用法比较

交叉验证的概念，直接粘贴scikit-learn官网的定义：scikit-learn中计算交叉验证的函数：cross_val_score：得到K折验证中每一折的得分，K个得分取平均值就是模型的平均性能cross_val_predict

* star *·2020-09-13 11:00

K-折交叉验证（原理及实现）

在机器学习中，我们训练数据集去训练一个model(模型)，通常的做法是定义一个Lossfunction(损失函数)，通过这个最小化loss的过程来提高模型的性能。然而我们学习模型的目的是为了解决实际问题（或者说是训练这个数据集领域中的一般化问题），单纯的将训练数据集的loss最小化，并不能保证在解决更一般的问题时模型仍然是最优，甚至不能保证模型是可用的。这个训练数据集的loss与一般化的数据集的l

NSSWTT·2020-09-13 11:44

sklearn中的交叉验证（Cross-Validation）

今天主要记录一下sklearn中关于交叉验证的各种用法，主要是对sklearn官方文档Cross-validation:evaluatingestimatorperformance进行讲解，英文水平好的建议读官方文档

爱吃串串的瘦子·2020-09-13 11:12

模型评估与选择--交叉验证学习和 scikit-learn交叉验证

交叉验证：重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。交叉验证用在数据不是很充足的时候。

君子慎独_诚意·2020-09-13 11:40

ZiSeoi 的西瓜书笔记（二）：第二章模型评估与选择

ZiSeoi的西瓜书笔记（二）：第二章模型评估与选择文章目录ZiSeoi的西瓜书笔记（二）：第二章模型评估与选择经验误差与过拟合评估方法留出法交叉验证法自助法调参性能度量错误率和精度查准率、查全率和F1ROC

ZiSeoi·2020-09-13 10:33

【拜小白的机器学习】5-机器学习的评估度量标准（评估）

在上一节中我们主要讲到机器学习的评估方法，其中重点是讲解了三种对数据集的划分方式，包括留出法（hold-out）、交叉验证法（k-foldcrossvalidation）、自助法（bootstrap）。

空晴拜小白·2020-09-13 10:12

【拜小白的机器学习】4-机器学习的评估方法

常用的数据集划分方法有一下几种：留出法（hold-out）交叉验证法（k-fo

空晴拜小白·2020-09-13 10:40

交叉验证

交叉验证的形式K折交叉验证，初始采样分割成K个子样本，一个单独的子样本被保留作为验证模型的数据，其他K-1个样本用来训练。

mstar1992·2020-09-13 06:16

Task4 建模调参

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；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；嵌入式特征选择：

zzd416160489·2020-09-13 04:26

过拟合和欠拟合的原因解决方法

在训练集上表现良好，在测试集上表现糟糕产生原因：1.训练集和测试集特征分布不一致2.数据噪声太大3.数据量太小4.特征量太多5.模型太过复杂解决方法：1.减少特征数量2.正则化3.增大样本训练规模4.简化模型5.交叉验证

Olin_Zhang·2020-09-12 23:19

【svm】使用libsvm分类的一般操作步骤

1.步骤描述：（1）将数据转换为SVM包的格式（2）对数据进行简单缩放（3）考虑RBF核（4）使用交叉验证来找出最佳参数和（5）使用最佳参数和训练整个训练集（6）测试2.具体操作步骤：（1）将数据转换为

water_shine·2020-09-12 17:04

matlab 下交叉验证与 svm （多分类）模型的使用

%datas为读入的数据集labels为读入的标签%规范化数据[datas_normal]=premnmx(datas);%交叉验证k=10;%预将数据分成十份sum_accuracy_svm=0;[m

记不清下一秒·2020-09-12 15:09

Dropout简单理解

Dropout示意图如下：神经元消除概率可以作为超参数，通过交叉验证方式选定。2Dropout理解对于神经网络中的每一个隐藏神经元，其工作就是接收输入，并产生一些有意义的输出，但是在使用Dr

freefly0706·2020-09-12 06:58

【Python实例第31讲】递归的特征消除法

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（入群联系qq：2279055353）这个例子介绍由交叉验证自动地调整被选择的特征数量。

Goodsta·2020-09-11 20:29

python中sklearn实现交叉验证

质量要比数量重要，就像一个本垒打胜过两个双打。——《蚂蚁金服》1、概述在实验数据分析中，有些算法需要用现有的数据构建模型，如卷积神经网络（CNN），这类算法称为监督学习（SupervisiedLearning）。构建模型需要的数据称为训练数据。模型构建完后，需要利用数据验证模型的正确性，这部分数据称为测试数据。测试数据不能用于构建模型中，只能用于最后检验模型的准确性。有时候模型的构建的过程中，也需

chun_soft·2020-09-11 18:34

【数据处理】数据集划分、打乱(shuffle)、以及keras里K-折交叉验证

前言在进行机器学习的时候，本质上都是在训练模型，而训练模型都离不开对数据集的处理。往往在模型表现不佳或难以再提升的情况下，进行一定的处理，科学的训练会使模型再更进一步。目录前言1数据集划分1.1常规理解1.2自己理解2打乱(shuffle)2.1numpy里的shuffle2.2keras里的shuffle2.3sklearn里的shuffle★2.4代码(2.1和2.3两种)3keras里进

lechuan_dafo·2020-09-11 09:53

KFold

https://blog.csdn.net/kancy110/article/details/74910185折交叉验证：sklearn.model_selection.KFold(n_splits=3

济海河神·2020-09-10 14:32

THUTag：关键词抽取和社会标签推荐工具包

环境配置：java(1.8)，Linux(64位)，ant一、编译THUTagcd/usr/local/THUTag/#进到THUTag目录ant#用ant命令对THUtag进行编译二、运行THUTag的交叉验证

hhhhhhhellooo·2020-09-09 10:41

Python_机器学习_算法篇（K-近邻算法）

近邻算法学习目标掌握K-近邻算法实现过程知道K-近邻算法的距离公式知道K-近邻算法的超参数K值以及取值问题知道kd树实现搜索的过程应用KNeighborsClassifier实现分类知道K-近邻算法的优缺点知道交叉验证实现过程知道超参数搜索过程应用

魔法 • 革·2020-09-06 13:17

2020-09-03--多项式回归02

验证数据集(Validation)与交叉验证(CrossValidation)模型正则化-Regularization岭回归RidgeRegressionLASSO回归总结Ridge和Lasso6.验证数据集

program_white·2020-09-04 12:23

sklearn knn算法用于鸢尾花分类

fromsklearn.metricsimportaccuracy_score#knn算法fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#训练集和测试集区分交叉验证

每天都要被自己菜醒·2020-08-30 23:07

机器学习-统计学习方法算法笔记

)最优化算法：随机梯度下降法：首先选取一个超平面，一次极小化一个误分类点k近邻法(knn)--找到与输入实例最近的k个实例，这k个实例多数属于某个类，就把该实例归于这个类当k=1时为最近邻算法通常采用交叉验证选取最优

kate2020·2020-08-30 15:34

Python人工智能经典算法之线性回归

重新训练代价底3.适合类域交叉样本4.适合大样本自动分类缺点：1.惰性学习2.类别评分不是规格化3.输出可解释性不强4.对不均衡的样本不擅长样本不均衡：收集到的数据每个类别占比严重失衡5.计算量较大1.10交叉验证和网格搜索

不一样的花朵·2020-08-29 17:52

数据分析&机器学习——泰坦尼克生存预测

目录获取库及数据预处理缺失值填充编码分类变量模型搭建切割训练集与测试集随机森林输出预测结果模型评估交叉验证混淆矩阵获取库及数据importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfromIPython.displayimportImage

鹅黄绒绒·2020-08-28 23:51

手写数字识别项目报告

然后进行交叉验证，训练后在训练集上做准确率测试，最后在验证集上做泛化能力测试。5、注意到这是一个特别“平衡”的数据集，因此不用考察

基科菜鸡·2020-08-26 23:24

4 svm

有很多人是通过训练数据的交叉验证来寻找合适的参数，不过这个过程比较耗时。我个人的体会是：使用libsvm，默认参数，RBF核比Linear核效果稍差。通过进行大量参数的尝试，一

Aaron_Swartz·2020-08-26 16:31

数据不平衡处理，交叉验证，召回率

一.数据量不平衡当数据极不平衡时会造成算法结果很不准确。可以通过上采样或者下采样来处理数据不平衡的情况(以y=0极多，y=1很少为例)1.1下采样下采样就是减少数据极多的样本数据，以达到平衡数据的效果(减少y=0的样本数，使y=0的数量和y=1的数量平衡起来)使用python实现下采样的代码#下采样defdown(data):#分离特值X和结果yX=data.iloc[:,data.columns

--天行健地势坤--·2020-08-26 14:43

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