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十折交叉验证
计算机视觉task4
一般来说,划定验证集有留出法、
交叉验证
法、自助采样法,当数据量比较大时,会采用留出法,数据量不那么大时,会采样
交叉验证
法。一般我采用的是留出法。
EldekeArtas
·
2020-07-09 10:47
计算机视觉task5
使用
交叉验证
法获得比较好的精度之后,选择集成的方法可以使用投票,也可以就对概率值进行平均。众所周知,在训练神经网络的时候,容易遇到过拟合问题,还有就是运行过慢甚至卡顿的问题。
EldekeArtas
·
2020-07-09 10:47
《机器学习》周志华-第二章 模型评估与选择——学习总结
机器学习-第二章经验误差与过拟合概念定义过拟合(overfit)欠拟合评估方法留出法(hold-out)
交叉验证
法(crossvalidation)自助法(bootstrapping)调参与最终模型性能度量错误率与精度查准率
qlian77
·
2020-07-09 08:58
学习记录
CV入门之模型集成
往往通过使用集成学习的一些技巧来实现精度的进一步的提升数据集的划分深度学习离不开数据,好的数据往往能够让我们的效率事半功倍,最为常见的数据划分的方法就是划分9:1的训练集和验证集,除此之外还可以划分如下图所示*的
交叉验证
hello_fengfeng
·
2020-07-09 08:18
深度学习
机器学习
k折(k-fold)
交叉验证
k折
交叉验证
是用来选择模型设计并调节超参数的。首先,我们先来看一下k折
交叉验证
的使用背景:我在训练模型的时候,通过已有的数据训练得出一个模型,在这里用于训练的数据称为训练集。
Fronzy
·
2020-07-09 05:16
学习笔记
深度学习-李牧
机器学习工具之
交叉验证
数据集自动划分train_test_split
机器学习工具之
交叉验证
数据集自动划分1.使用方式:fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test
伊伊note
·
2020-07-09 03:42
基于Python的逻辑回归实现及数据挖掘应用案例讲解
本案例只展示核心步骤及相关代码,使用工具为Python,主要算法和技术为LR、RandomForest、
交叉验证
法、网格搜索调优参数。第一步、数据
黑_太狼de数据
·
2020-07-09 03:21
实操案例
Python
python中的train_test_split函数
fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split#从sklearn.cross_validation模块导入train_test_split函数,用于训练集和测试集的划分,cross_validation即
交叉验证
An_Ji_Yang
·
2020-07-09 02:57
python学习
RFECV方法实现特征选择
CV(CrossValidation):
交叉验证
,在特征评级后,通过
交叉验证
,选择最佳数量的特征。具体过程如下:RFE阶段1初始的特征集为所有可用的特征。
乐无异kop
·
2020-07-09 00:22
统计算法
数据分析
算法
python
数据分析
鸢尾花分类之网格搜索与
交叉验证
小编有话说:其实网格搜索与
交叉验证
已经被封装到方法中,只需要我们在合适的场景中去运用即可,同时原理我们要搞清楚,这样会使我们能够更加灵活的使用。
来来新视界
·
2020-07-08 23:48
【学习机器学习】模型评估与选择——matlab版
模型评估与选择——matlab前言一、划分训练集与测试集1、留出法2、p次k折
交叉验证
法3、自助法二、性能度量1、MSE2、错误率与精度3、查准率与查全率4、F1指数5、绘制ROC图,并计算AUC三、假设检验参考资料
Morphlng
·
2020-07-08 22:58
学习机器学习
留出法和
交叉验证
评估方法主要分三种:留出法(分一次互斥集)
交叉验证
法(分多次对k折形成多次互斥集)自助法(有放回抽样)留出法代码如下:function[X_train,y_train,X_test,y_test]=split_train_test
玥栎今天更新了吗
·
2020-07-08 22:22
MATLAB
k折
交叉验证
sklearn中的StratifiedKFold
交叉验证
交叉验证
k折
交叉验证
sklearn介绍StratifiedKFold实例StratifiedKFold-codeStratifiedKFold参数:split(X,y)函数参数:concat()
turbo624
·
2020-07-08 22:14
python
GridSearchCV调参(一) - 入门(KNN,KFold,StratifiedKFold)
记录一下GridSearchCV网格搜索
交叉验证
,关键在于
交叉验证
,意思就是把训练数据集拆分成训练集和验证集,拆分成不同组合来验证对于某个分类器取什么参数值最好方法参数:classsklearn.model_selection.GridSearchCV
OldBibi
·
2020-07-08 22:25
调参
scikit-learn模型建立与评估
文章目录1.mean_squared_error()2.预测结果准确率的比重3.ROC曲线,roc_auc_score4.
交叉验证
5.三分类1.mean_squared_error()模型:LinearRegression
王大阳_
·
2020-07-08 21:38
机器学习
lgb--贝叶斯调参及代码
space:注:3.优化算法algo注:4.结果历史记录result:总结:概述贝叶斯优化问题有四个部分:目标函数objective():我们想要最小化的内容,在这里,目标函数是机器学习模型使用该组超参数通过
交叉验证
计算损失值
yyyyyyyyyyang
·
2020-07-08 20:36
建模
python
深度学习(6)过拟合与欠拟合
误差计算方法学习曲线(learningcurves)
交叉验证
(cross-validation)欠拟合解决方法:过拟合解决方法:例子偏差与方差偏差是指我们忽略了多少数据,而方差是指我们的模型对数据的依赖程度
乘风踏浪来
·
2020-07-08 20:08
深度学习
交叉验证
以及scikit-learn中的cross_val_score详解
K折验证
交叉验证
总的来说,
交叉验证
既可以解决数据集的数据量不够大问题,也可以解决参数调优的问题。这块主要有三种方式:简单
交叉验证
(HoldOut检验)、k折
交叉验证
(k-fold
交叉验证
)、自助法。
Macan_ML
·
2020-07-08 20:28
机器学习案例实战
山东大学软件学院2019机器学习期末试题整理(数媒)
自己整理的复习资料,欢迎下载:添加链接描述一、概念题1、机器学习过程,每个环节主要操作2、集成学习的概念,BOOSTING和BAGGING思想3、
交叉验证
法4、特征提取和特征选择的区别5、隐马尔科夫模型定义形式
沉迷学习想要自拔的菜鸡
·
2020-07-08 20:28
期末整理
数据集划分-
交叉验证
(CV)
数据集划分-
交叉验证
(CV)通过将原始数据分为3个数据集合,我们就大大减少了可用于模型学习的样本数量,并且得到的结果依赖于集合对(训练,验证)的随机选择。这个问题可以通过
交叉验证
(CV)来解决。
jack_小福
·
2020-07-08 20:42
机器学习
scikit-learn中GridSearchCV的使用:多模型,可视化
grid_model拟合训练集数据,选择在validation_dataset上效果最好的参数的模型best_estimator4.1.用best_estimator拟合训练集(得到的结果应该与之前不同,因为之前用
交叉验证
等方法对训练集进行了分割
褚骏逸
·
2020-07-08 19:21
python
#
scikit-learn
吴恩达《深度学习-改善深层神经网络》1--深度学习的实用层面
法则一:一般在项目中会把数据集分成三份:训练集(trainingset):用于模型训练验证集(developingset/devset):用于
交叉验证
测试集(testset):模型
寻梦梦飞扬
·
2020-07-08 19:41
深度学习
K折
交叉验证
法原理及python实现
在训练数据的过程或者参加数据比赛的时候,常常会遇到数据量不够大的情况,在一次比赛过程我学到一个小技巧—K折
交叉验证
法(k-foldCrossValidation),下面和大家分享一下。
果同学
·
2020-07-08 19:59
机器学习
python
数据
机器学习实战
算法
机器学习
机器学习基础:(Python)训练集测试集分割与
交叉验证
摘要:本文讲述了如何用Python对训练集测试集进行分割与
交叉验证
。在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和
交叉验证
的文章。
weixin_34199405
·
2020-07-08 17:56
机器学习中过拟合的解决办法
机器学习中过拟合的解决办法先谈谈过拟合,所谓过拟合,指的是模型在训练集上表现的很好,但是在
交叉验证
集合测试集上表现一般,也就是说模型对未知样本的预测表现一般,泛化(generalization)能力较差
小沫_jie
·
2020-07-08 11:44
面试
sklearn
交叉验证
法(Cross Validation)
sklearn
交叉验证
法(CrossValidation)importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.cross_validationimport
哎呀妈呀脑壳疼脑壳疼
·
2020-07-08 11:34
半朴素贝叶斯分类器及贝叶斯网知识点(摘自西瓜书)
SPODE假设所有属性都依赖于同一个属性,称为“超父”(super-parent),然后通过
交叉验证
等
RookieFCB
·
2020-07-08 10:10
ai学习随笔
k 折
交叉验证
在每个训练集上训练后得到一个模型,用这个模型在相应的测试集上测试,计算并保存模型的评估指标,第四步,计算k组测试结果的平均值作为模型精度的估计,并作为当前k折
交叉验证
下模型的性能指标。2.优
Kuekua-seu
·
2020-07-08 10:38
机器学习
sklearn
文章目录来源数据预处理模型
交叉验证
迭代器分类超参数模型的评估分类模型回归模型聚类模型直观化来源数据预处理preprocessingtrain_test_splitMinMaxScaler->[0,1]MaxAbsScaler
首席IT民工
·
2020-07-08 09:34
python
sklearn
机器学习
python
完整的R语言预测建模实例-从数据清理到建模预测
本文使用Kaggle上的一个公开数据集,从数据导入,清理整理一直介绍到最后数据多个算法建模,
交叉验证
以及多个预测模型的比较全过程,注重在实际数据建模过程中的实际问题和挑战,主要包括以下五个方面的挑战:缺失值的挑战异常值的挑战不均衡分布的挑战
LuLuZhang15
·
2020-07-08 09:35
R
sklearn.cross_validation.train_test_split用法
fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split在做机器学习项目时,有时候会需要自己手动把数据集分隔成训练集、
交叉验证
集(CV)或者
交叉验证
集和测试集
安ann
·
2020-07-08 09:46
python
机器学习
评估方法(
交叉验证
法、自助法、留出法)
文章目录留出法hold-out
交叉验证
法crossvalidationk折
交叉验证
留一法leave-one-outcrossvalidation自助法bootstrapping留出法hold-out留出法直接将数据集
BlackEyes_SGC
·
2020-07-08 09:22
机器学习
Cross-validation\cross_val_score\鲁棒性
文章目录一、什么是
交叉验证
法Cross-validation?二、为什么用
交叉验证
法?三、主要有哪些方法?
小麦粒
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2020-07-08 08:35
基本概念
model_selection
python sklearn包——3.1cross validation笔记
preface:做实验少不了
交叉验证
,平时常用fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split,用train_test_split()函数将数据集分为训练集和测试集
无限大地NLP_空木
·
2020-07-08 08:45
python
包
机器学习
用Python进行训练/测试集分割和
交叉验证
本文转载自:https://medium.com/towards-data-science/train-test-split-and-cross-validation-in-python-80b61beca4b6Hieveryone!AftermylastpostonlinearregressioninPython,Ithoughtitwouldonlybenaturaltowriteaposta
赵大寳Note
·
2020-07-08 08:39
机器学习算法
机器学习
kaggle入门--泰坦尼克号之灾1
可能需要的参考链接:jupyternotebook的搭建10分钟pythonseaborn绘图入门(Ⅱ):barplot与countplot为什么要用
交叉验证
代
yh_y
·
2020-07-08 04:56
随机梯度下降(SGD)分类
文章目录一、数据导入1.数据集2.导入数据集3.测试数据集二、准备测试集三、二元分类器四、性能考核1.使用
交叉验证
测量精度2.混淆矩阵3.精度和召回率4.ROC曲线五、多类别分类器六、错误分析一、数据导入
WarrenChou_
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2020-07-08 03:38
机器学习
#
分类
Python实现
交叉验证
交叉验证
交叉验证
(CrossValidation)是常用的机器学习训练手段,可以有效检验一个模型的泛化能力。
iken_g
·
2020-07-08 02:52
Python零基础
机器学习
sklearn
广义线性回归模型之泊松回归(logit/probit回归)—R语言实现+仙客来数据集+
交叉验证
Poisson回归模型Poisson回归也是广义线性回归模型中的一中,详细介绍可见之前的博客:https://blog.csdn.net/qq_42871249/article/details/104339650使用Poisson回归模型时的两个问题由于广义线性模型的假定很强,所以当实际数据与假定的分布不符时会产生一些问题.Poisson回归模型也不例外,人们目前主要关注的是以下两个问题:一、散布
小Irene
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2020-07-08 02:05
R语言
案例分享
sklearn中的cross_val_score()函数参数
sklearn中的cross_val_score函数可以用来进行
交叉验证
,因此十分常用,这里介绍这个函数的参数含义。
往往
·
2020-07-08 02:28
python
机器学习练习笔记
工具介绍数据集返回数据集划分三、特征工程特征抽取特征预处理特征降维特征选择低方差特征过滤相关系数主成分分析四、分类算法sklearn转换器、预估器转换器预估器KNN案例:用KNN对鸢尾花数据集分类:模型选择与调优
交叉验证
__Limits
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2020-07-08 01:58
机器学习
构建网格搜索+
交叉验证
(lr模型)(某金融数据集)
导入各种包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score,roc_auc_s
憨宝宝
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2020-07-08 01:43
机器学习模型
机器学习之sklearn使用下载MNIST数据集进行分类识别
机器学习之sklearn使用下载MNIST数据集进行分类识别一、MNIST数据集1.MNIST数据集简介2.获取MNIST数据集二、训练一个二分类器1、随机梯度下降(SGD)分类器2、分类器的性能考核1.使用
交叉验证
测量精度
未见青山老。
·
2020-07-08 01:31
人工智能
python建立逻辑回归模型
利用Scikit-Learn对数据进行逻辑回归分析1.特征选择(1)给出各个特征的F值和p值,选出F值大的或者p值小的(2)递归特征消除Scikit-Learn提供了RFE包,还有RFECV,利用
交叉验证
对特征进行排序
蘑菇棒棒哒
·
2020-07-08 01:53
python
kfold cross_validate Stratified KFold StratifiedKFold 和 StratifiedShuffleSplit
交叉验证
方法
cross_validate
交叉验证
,cv为折数,score是验证折数据,cross_val_scorekfold
交叉验证
迭代器LeaveOneOut,LeavePOutStratifiedKFoldk-fold
SamWang_333
·
2020-07-08 00:29
机器学习
快手大数据比赛总结
1.2Stacking该图是一个基模型得到P1和T1的过程,采用的是5折
交叉验证
,所以循环了5次,拼接得到P1,测试集预测了5次,取平均得到T1。
威武胖子哥
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2020-07-07 23:25
交叉验证
——对数据集的划分
写在前面:为什么划分数据集?以我们的比赛为例,赛方提供有标签的训练数据和无标签的测试数据,要求我们提交测试数据的预测标签值,如果我们不划分数据集,直接用所有的数据进行训练,最后直接对无标签的测试数据预测,我们很难预测我们模型的好坏。以我的理解来看,对于数据集划分形成的验证集,相当于是平时学习中的小考,而测试数据可以看成是期末考或者高考,我们想通过数据集的划分,在验证集上达到评估我们学习能力学习效果
Just_do_it_2018
·
2020-07-07 21:34
python
交叉验证
(Cross Validation)与网格
交叉验证
(GridSearchCV)的区别
一.
交叉验证
交叉验证
就是将原始数据集(dataset)划分为两个部分.一部分为训练集用来训练模型,另外一部分作为测试集测试模型效果.作用:1)
交叉验证
是用来评估模型在新的数据集上的预测效果,也可以一定程度上减小模型的过拟合
笨拙的石头
·
2020-07-07 21:34
机器学习
sk-learn中对数据集划分函数train_test_split和StratifiedShuffleSplit
1、随机划分训练集和测试集train_test_splittrain_test_split是
交叉验证
中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train_data和test_data,形式为:fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
菜鸟知识搬运工
·
2020-07-07 21:55
机器学习
sklearn 各种
交叉验证
方法、验证集两种设定方法、神器GridSearchCV
内容概要训练集/测试集分割用于模型验证的缺点–>各种
交叉验证
的方法
交叉验证
用于选择调节参数、选择模型、选择特征验证集的作用及自动和手动设定并行化调参–>GridSearchCV应用训练集/测试集分割用于模型验证的缺点对于监督学习而言
qq_24854953
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2020-07-07 20:51
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