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十折交叉验证
模型泛化
目录模型泛化一、
交叉验证
二、偏差方差权衡三、模型正则化1、岭回归(RidegeRegression)2、LASSORegularization3、解释Ridge和LASSO4、比较Ridge和Lasso5
weixin_30882895
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2020-07-05 22:35
交叉验证
(Cross Validation)方法思想简介
交叉验证
(CrossValidation)方法思想简介以下简称
交叉验证
(CrossValidation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset
weixin_30876945
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2020-07-05 22:28
模型评估方法
注:本文是人工智能研究网的学习笔记Estimator对象的score方法在
交叉验证
中使用scoring参数使用sklearn.metric中的性能度量函数Estimator对象的score方法分类算法必须要继承
weixin_30636089
·
2020-07-05 21:20
Pytorch:Unexpected key(s) in state_dict:
实验环境pytorch0.4Python3.6在使用
交叉验证
后,将保存的模型重新加载求平均的结果。但是出现了以下的错误。
wchzh2015
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2020-07-05 20:12
pytorch
k-折
交叉验证
(k-fold crossValidation)
k-折
交叉验证
(k-foldcrossValidation):在机器学习中,将数据集A分为训练集(trainingset)B和测试集(testset)C,在样本量不充足的情况下,为了充分利用数据集对算法效果进行测试
shuxingdezi
·
2020-07-05 18:37
Matlab
sklearn
过滤法方差选择法卡方检验/卡方过滤F检验互信息法总结Embedded嵌入法Wrapper包装法降维算法数据集拆分定义模型线性回归逻辑回归朴素贝叶斯算法决策树支持向量机SVMk近邻算法KNN多层感知机(神经网络)模型评估
交叉验证
检验曲线保存模型保存为
夏革
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2020-07-05 16:43
数据挖掘
使用libsvm中的svm_cross_validation函数进行
交叉验证
在libsvm的使用中,为了得到更好的c、gama参数,可以通过多次使用libsvm中的svm_cross_validation函数进行参数寻优,下面是svm_cross_validation的一种使用方法:svm_problem的定义:structsvm_problem{intl;double*y;structsvm_node**x;};1.首先明白svm_cross_validation函数的
anti_007
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2020-07-05 14:41
opencv
第七章 经验误差,过拟合与评估方法(留出法,
交叉验证
法,自助法)
过拟合:完美实际希望的,在新样本上表现的很好的学习器。为了达到这个目的,应该从训练样本中学习出适用于所有潜在样本的普遍规律,然而,学习器把样本学的太好,会把训练样本自身的一些特点当前潜在样本会有的特质,这样会导致泛化性能下降。与之相反的是欠拟合,对训练样本一般性质尚未学好评估方法留出法:直接将数据集D划分为两个互斥的集合,其中一个集合作为训练集S,另一个作为测试集T。即D=SUT,S交T=空。在S
slm22233
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2020-07-05 12:09
python
机器学习
训练集、验证集、测试集的划分
训练集是用来训练模型的,通过尝试不同的方法和思路使用训练集来训练不同的模型,再通过验证集使用
交叉验证
来挑选最优的模型,通过不断的迭代来改善模型在验证集上的性能,最后再通过测试集来评估模型的性能。
修炼之路
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2020-07-05 12:11
deeplearning
ai学习笔记
对比XGBoost.cv和sklearn中的
交叉验证
写在前面:已经很久很久很久没有发博客了,有点愧疚还有点难过,不写博客的实践都干嘛了,哎!!!XGBoost有两种接口:原生接口,比如xgboost.train,xgboost.cvsklearn接口,比如xgboost.XGBClassifier,xgboost.XGBRegressor两种接口有些许不同,比如原生接口的学习率参数是eta,sklearn接口的是learning_rate,原生接口
schdut
·
2020-07-05 11:30
机器学习
第二章:模型评估与选择
2.2数据集有100个样本,正,反例各一半,假定学习到的模型将新样本分类为训练样本数较多的类别(两类相同时随机猜测),试给出10折
交叉验证
法和留一法分别对错误率进行评估所得结果。2.3若学习器
无名乃万物之始
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2020-07-05 11:35
周志华-机器学习
实战: 对GBDT(lightGBM)分类任务进行贝叶斯优化, 并与随机方法对比
*参数空间采样四.随机优化4.1
交叉验证
LightGBM4.2ObjectiveFunction4.3执行随机调参4.4RandomSearch结果五.贝叶斯优化5.1ObjectiveFunction5.2DomainSpace5.2.1
弎见
·
2020-07-05 11:32
机器学习进阶
数据结构大作业之随机森林与XGBoost训练与调参
做什么:模型训练;调参训练;训练,优化得到预测模型首先基础内容:课程链接基本原理认识基础概念知识:(1)
交叉验证
(2)随机森林,XGBoost,调参+学习曲线/网格搜索+解读调参结果和过程课程基础:sklearn
Change W
·
2020-07-05 10:11
课程学习之数据课程设计
理论--采样方法+
交叉验证
评估+模型评估+正则化惩罚
以下内容笔记出自‘跟着迪哥学python数据分析与机器学习实战’,外加个人整理添加,仅供个人复习使用。1.样本不均衡采样方案非平衡样本定义:分类问题中,每种类别的出现概率未必均衡。如:信用风险:正常用户远多于逾期/违约用户;流失风险:留存用户多于流失用户;非平衡样本的隐患:降低对少类样本的灵敏性!1.1解决方案1.下采样从多的一方中选择一部分数据去匹配少的一方,缺点是没有充分利用原始数据。2.过采
小白自留地
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2020-07-05 08:17
机器学习
sklearn机器学习:决策树的学习与调参
在没接触到机器学习的时候以为都是自己手写各种牛逼的算法,后来才晓得用sklearn这么个好用的库,既然大神给我们实现好了那没理由不去用啊,接下来会依次讲到如下内容分类树参数介绍与调参
交叉验证
回归树由于篇幅问题
成都往右
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2020-07-05 06:54
机器学习
模型评估-
交叉验证
与自助法
交叉验证
法:实质上是多次的留出法。把数据集D分为k个互斥子集(分层抽样),每次选一个子集作为测试集,其他的集合作为训练集,循环k次,求误差平均值。如果每个子集只包含一个数据,那么叫做留一法。
永恒的秋天
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2020-07-05 05:01
Machine
Learning工程实现
周志华《机器学习》第二章:模型评估与选择(1)
文章目录2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.2.1留出法(hold-out)2.2.2
交叉验证
(cross-validation)2.2.3自助法(bootstrapping)2.2.4调参与最终模型
Zoro1996
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2020-07-05 05:33
个人学习
人工智能
《机器学习》(周志华)课后习题参考答案
Ch2-模型评估与选择周志华《机器学习》课后习题解答系列(四):Ch3-线性模型周志华《机器学习》课后习题解答系列(四):Ch3.3-编程实现对率回归周志华《机器学习》课后习题解答系列(四):Ch3.4-
交叉验证
法练习周志华
FlyDremever
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2020-07-05 05:10
ML&DL
周志华《机器学习》第二章 模型评估与选择 笔记及习题解答
第二章模型评估与选择笔记笔记经验误差与泛化误差过拟合评估法留出法
交叉验证
法留一法性能度量错误率和精度错误率精度查准率、查全率与F1查准率查全率F1度量ROC与AUC代价敏感错误率与代价曲线比较检验假设检验二项检验
Tzero__
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2020-07-05 04:01
机器学习
周志华-机器学习-第二章(模型评估与选择)-笔记+习题答案
笔记1.评估方法1.留出法直接将数据集D划分为两个互斥的集合,其中一个集合作为训练集S,另一个作为测试集T,即,在S上训练出模型后,用T来评估其测试误差,作为对泛化误差的估计.2.
交叉验证
法将数据D分为
EVAO
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2020-07-05 04:32
机器学习
数据挖掘--模型选择
名称假设/关键优缺点模型策略算法感知机拉格朗日对偶1.初值不同结果不同2.无法处理非线性3.对偶形式将内积存储(Gram矩阵),加速计算误分类点总数最小梯度下降KNN1.k值选择(
交叉验证
法)2.距离度量
玲珑邪僧
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2020-07-05 03:43
机器学习
模型评估和验证【2】——
交叉验证
、网格搜索与模型评估
2.模型评估方法之数据集划分在机器学习任务中,拿到数据后,我们首先会将原始数据集分为三部分:训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型,验证集用于模型的参数选择配置,测试集对于模型来说是未知数据,用于评估模型的泛化能力。在使用机器学习的时候,往往会有;验证集与测试集,他们的作用不同。区分验证集,与测试集。注:Validation(验证集)可选-----参与模型训练过程,对不同模型参数的结果进行交叉
且行且安~
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2020-07-05 03:06
机器学习
【机器学习】Cross-Validation(
交叉验证
)详解
本文章部分内容基于之前的一篇专栏文章:统计学习引论在机器学习里,通常来说我们不能将全部用于数据训练模型,否则我们将没有数据集对该模型进行验证,从而评估我们的模型的预测效果。为了解决这一问题,有如下常用的方法:1.TheValidationSetApproach第一种是最简单的,也是很容易就想到的。我们可以把整个数据集分成两部分,一部分用于训练,一部分用于验证,这也就是我们经常提到的训练集(trai
绝对不要看眼睛里的郁金香
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2020-07-05 03:55
1.5模型的评估与选择
模型的评估与选择模型选择的原则模型评估的方法拆分数据集留出法(Hold-out)
交叉验证
法(CrossValidation)留一法(Leave-One-Out,LOO)自助法(Bootstrapping
黑白吾尝
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2020-07-05 03:52
人工智能学习笔记
【机器学习】模型评估与选择(留出法、
交叉验证
法、查全率、查准率、偏差、方差)
其他机器学习系列文章见于专题:机器学习进阶之路——学习笔记整理,欢迎大家关注。1.过拟合 过拟合是指学习模型对训练样本预测得很好,但对新样本预测很差的现象。这通常是由于学习模型能力过于强大,以至于把训练样本自身的一些特点当做了一般性质。 过拟合是无法彻底避免的,只能缓解。模型选择就是要旨在避免过拟合并提高模型的预测能力。2.评估方法 通常用测试误差来近似模型的泛化误差。下面介绍几种常用的评估
齐在
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2020-07-05 02:00
机器学习
机器学习进阶之路
交叉验证
交叉验证
(CrossValidation)常见的
交叉验证
方法如下:1、简单
交叉验证
将原始数据随机分为两组,一组做为训练集,一组做为验证集,利用训练集训练分类器,然后利用验证集验证模型,记录最后的分类准确率为此分类器的性能指标
吖吖尚
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2020-07-05 00:26
机器学习
深度学习
模型集成
模型集成学习目标集成学习方法深度学习中的集成学习DropoutTTASnapshot结果后处理学习目标1、学习集成学习方法以及
交叉验证
情况下的模型集成2、学会使用深度学习模型的集成学习集成学习方法在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度
ma0303
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2020-07-04 23:59
CV
零基础入门cv赛事街道字符识别----Task4模型训练与验证
留出法(Hold-Out)
交叉验证
法(CrossValidation,CV)自助采样法(BootStrap)4.3模型训练与验证4.4模型保存与加载4.5模型调参流程4.6
lcx_nanmu
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2020-07-04 21:30
cv
统计机器学习 作业一 采用
交叉验证
、留出法、自助法划分数据集,绘制PR图
要求:随机生成两组数据,每组50个数,其中一组服从正态分布,另一组服从N(1,1)。编写一个code:Input:上面产生的100个数,类别数:2Output:1、0标签序列(每个标签对应每个数)评估以上code输出结果的准确度。(准确度标准:查准率、查全率)查准率:查全率:PR图理解错了,不是多个独立的样例,而是修改阈值,我一直用的是>=0.5判为1,即阈值设置的是0.5,应该修改这个阈值另外老
iroy33
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2020-07-04 18:14
Jackknife 刀切法
Jackknife类似于“Leaveoneout”的
交叉验证
方法。令X=(X1,X2,…,Xn)为观测
老子今晚不加班
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2020-07-04 17:52
机器学习
统计学
Jackknife
7.8 回归模型评估与
交叉验证
回归模型评估有三种方法,分别是:平均绝对值误差、均方误差和R平方值,如表1所示:指标描述metrics方法MeanAbsoluteError(MAE)平均绝对误差fromsklearn.metricsimportmean_absolute_errorMeanSquareError(MSE)平均方差fromsklearn.metricsimportmean_squared_errorR-Square
howhigh
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2020-07-04 17:14
机器学习
7.7 分类模型评估
sklearn库的metrics模块提供各种评估方法,包括分类评估、回归评估、聚类评估和
交叉验证
等,本节主要介绍分类模型评估方法。评估分类是判断预测值时否很好的与实际标记值相匹配。
howhigh
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2020-07-04 17:14
机器学习
机器学习模型评估与改进:网格化调参(grid search)
文章目录简单网格化搜索参数过拟合的风险网格搜索与
交叉验证
模型调参接口:GridSearchCV函数整体流程GridSearchCV()函数对
交叉验证
进一步分析不同核方法的情况网格化搜索中应用其他
交叉验证
策略嵌套
交叉验证
并行化总结附注
lxy_Alex
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2020-07-04 17:57
Machine
Learning
机器学习--
交叉验证
转自:
交叉验证
(Crossvalidation),有时亦称循环估计,是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析,而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。
一步一个脚印的屌丝
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2020-07-04 12:50
语音识别
模型评估与优化方法
cross-validation
交叉验证
法是一种非常常用的对于模型泛化性能进行评估的方法。
一个两个n多个
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2020-07-04 12:55
学习
模型评估笔记
数据挖掘中有两种方法评估模型,验证(Hold-Out)和
交叉验证
(Cross-Validation)。为了避免过拟合,这两种方法都使用(模型没有遇到过的)测试集来评估模型性能。
wolfcc
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2020-07-04 10:31
机器学习
机器学习:误差分析
即便运行得不完美,但是也把它运行一遍,最后通过
交叉验证
来检验数据。一旦做完,你可以画出学习曲线,通过画出学习曲线,以及检验误差,来找出你的算法是否有高偏差和高方差的问题,或者别的问题。
greatHongchao
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2020-07-04 09:43
机器学习
【学习记录】零基础入门CV之街道字符识别-Task4:模型训练与验证
1、留出法(Hold-Out)2、
交叉验证
法(CrossValidation,CV)3、自助采样法(BootStrap)4.3模型训练与验证4.4模型保存与加载4.5模型调参流程4.1学习目标学习模型训练与验证理解
泥妮尼子
·
2020-07-04 07:41
cv
EASY TRANSFER LEARNING BY EXPLOITING INTRA-DOMAIN STRUCTURES read
2)
交叉验证
往往是用来提高模型准确率的方法,然而在迁移学习中不可用,因为目标域没有标签。
AI小将
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2020-07-04 07:30
什么是留一
交叉验证
以及如何用python编码实现
什么是留一
交叉验证
以及如何用python编码实现当我们在进行编写PLS(偏最小二乘)程序,用近红外光谱做回归等一类算法时,时常会涉及最佳主成分的选取。所谓最佳就存在一个比较。
Light_blue_love
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2020-07-04 06:35
Python的细节
数据挖掘分类算法的比较
使用SVM的时候选择高斯核(即RBFkernel),同时要用
交叉验证
(crossvalidation)选择合适的模型参数。
C6H5NO2
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2020-07-04 04:06
技术
机器学习 第二章 模型评估与选择
机器学习第二章模型评估与选择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
法自助法调参与最终模型性能度量错误率与精度查准率、查全率与F1ROC与AUC代价敏感错误率与代价曲线比较检验假设检验
交叉验证
Avery123123
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2020-07-04 04:03
机器学习-周志华(读书笔记)
Datawhale 零基础入门CV之街道字符识别赛事-Task5 模型集成
由于深度学习模型一般需要较长的训练周期,如果硬件设备不允许建议选取留出法,如果需要追求精度可以使用
交叉验证
的方法。假设构建了10折交叉验
ac!
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2020-07-04 04:49
基于FPGA的映射调制实现
基于FPGA的映射调制实现项目简述数学建模MATLAB仿真FPGA代码FPGA映射的代码FPGA的映射测试代码FPGA与MATLAB的
交叉验证
小结参考文献总结项目简述在通信过程中,经常能碰见调制解调,这里将讲解一种映射调制的方法
朽月
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2020-07-04 04:19
FPGA
fpga
SciPyCon 2018 sklearn 教程(下)
原文:SciPy2018Scikit-learnTutorial译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0自豪地采用谷歌翻译十三、
交叉验证
和得分方法在前面的章节和笔记本中,我们将数据集分为两部分:训练集和测试集
布客飞龙
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2020-07-04 03:42
机器学习
kaggle入门-泰坦尼克之灾
kaggle入门-泰坦尼克之灾引言数据认识总结特征处理建模预测logistic分类模型随机森林SVMxgboost模型验证
交叉验证
学习曲线高偏差:高方差模型融合总结后记引言一直久闻kaggle大名,自己也陆陆续续学了一些机器学习方面的知识
偶是等一下
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2020-07-04 03:00
机器学习
数据挖掘
机器学习
深度学习
kaggle
机器学习中的
交叉验证
(cross-validation)
交叉验证
(Crossvalidation),
交叉验证
用于防止模型过于复杂而引起的过拟合.有时亦称循环估计,是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。
会飞的小菜鸟
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2020-07-04 00:52
机器学习与数据挖掘
实战:利用Python sklearn库里的逻辑回归模型训练数据---建立模型
本案例主要是通过对不均衡的28万组数据建立模型,分析预测欺诈用户,采用sigmod函数作为损失函数,采用
交叉验证
的方法和l1正交法则,比对了不同惩罚函数下的模型的召回率,也通过预测值和实际值做出混淆矩阵更加直观看到各种预测结果
大鱼-瓶邪
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2020-07-02 17:55
机器学习
Python
multiple linear regression
数据集去我的资源下载Advertising.csv1.
交叉验证
的库fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split2.pandas的两个主要数据结构:Series
秃鹫红发夜魔王
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2020-07-02 16:54
python机器学习
【Kaggle】Intermediate Machine Learning(缺失值+文字特征处理)
fromhttps://www.kaggle.com/learn/intermediate-machine-learning下一篇:【Kaggle】IntermediateMachineLearning(管道+
交叉验证
Michael阿明
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2020-07-02 16:23
机器学习
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