十折交叉验证第5页

机器学习sklearn实战

实战前言一、感知机1.sklearn实现感知机二、决策树1sklearn.tree.DecisionTreeClassifier详细说明2绘制决策树2.1Graphviz形式输出决策树2.2绘制决策平面2.3交叉验证

sea_bi·2023-10-15 11:37

时间序列预测模型实战案例(二)(Holt-Winter)(Python)结合K-折交叉验证进行时间序列预测实现企业级预测精度(包括运行代码以及代码讲解)

目录引言数据格式运行代码Holt-Winters模型主体程序入口参数讲解开始训练预测结果引言话不多说上来先上预测精度分析图,其中MAE的误差大概在0.11,以下数据均是预测未知数据，而不是训练数据的预测图。开始之前我们先来简单了解一下Holt-Winters模型Holt-Winters模型，也称为三重指数平滑模型，是一种经典的时间序列预测模型，用于处理具有趋势和季节性的时间序列数据。Holt-Wi

Snu77·2023-10-14 02:16

R语言机器学习之caret包详解（二：模型的训练以及调参）

R语言机器学习之caret包详解（二：模型的训练以及调参）前言caret包模型调优的策略、示例、以及一些小tips前言在之前的博客中我们详细介绍过了数据的拆分策略、各种数据处理的方法、各种交叉验证的方法

嘛里嘛里哄·2023-10-13 21:27

机器学习-概述与贝叶斯算法

K折交叉验证：解决数据量不够大问题，解决参数调优问题。深度学习不用做特征工程，传统机器学习要。损失函数，优化算法。评价指标、混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1score。

小蒋的技术栈记录·2023-10-13 06:06

交叉验证选择最佳参数_如何为您的公司选择最佳的身份验证即服务提供商

交叉验证选择最佳参数byJeffOkawa通过JeffOkawa如何为您的公司选择最佳的身份验证即服务提供商(HowtochoosethebestAuthenticationasaServiceProviderforyourcompany

cumi6497·2023-10-11 17:10

深度学习基础知识总结

计算机视觉/机器视觉/图像处理...的关系监督学习、无监督学习、半监督学习图像分类、目标检测、语义分割、实例分割基础知识激活函数激活函数的作用激活函数一般是非线性的常见的激活函数训练集/验证集/测试集，交叉验证

ThreeS_tones·2023-10-11 08:02

机器学习必修课 - 交叉验证 Cross-Validation

想象一下你有一个包含5000行数据的数据集。通常情况下，你会将约20%的数据保留作为验证数据集，即1000行。但这会在确定模型得分时引入一些随机性。也就是说，一个模型可能在一组1000行数据上表现良好，即使在另一组1000行数据上表现不准确。运行环境：GoogleColab数据准备和预处理!gitclonehttps://github.com/JeffereyWu/Housing-prices-d

练习两年半的工程师·2023-10-10 19:06

用k折交叉验证LDA（LinearDiscriminantAnalysis）的有效性

数据集：Iris数据共3类，4维，150个数据。fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.discriminant_analysisimportLinearDiscriminantAnalysislda=LinearDiscriminantAnalysis()fromsklearn.model_selectionimportKFold,train

昔韭尒·2023-10-10 19:18

【神经网络】(2) 网络优化，案例：服装图像分类，附python完整代码

各位同学好，今天和大家分享以下TensorFlow2.0深度学习中对神经网络的优化方法，包括动量、学习率、dropout、交叉验证、正则化。本节使用数学公式对网络进行优化，增加网络的灵活性。

立Sir·2023-10-09 13:57

【机器学习】决策树原理及scikit-learn使用

文章目录决策树详解ID3算法C4.5算法CART算法scikit-learn使用分类树剪枝参数重要属性和接口回归树重要参数，属性及接口交叉验证代码示例一维回归的图像绘制决策树详解决策树（DecisionTree

高朗·2023-10-08 09:13

机器学习小总结+导图

如果只是使用，sklearn库看上去挺简单的，fit，transform，predict几下就搞定了，参数也就那几个，不会搜一下，大不了网格搜索、交叉验证。如果止于这，好像有点浅。

赤色要塞满了·2023-10-08 01:56

机器学习-特征选择：如何使用交叉验证精准选择最优特征？

交叉验证是一种常用的评估机器学习模型性能的方法，它将数据集划分为训练集和验证集，并通过多次迭代评估模型在不同数据子集上的表现。特征选择过

笑不语·2023-10-07 11:07

《统计学习方法》学习笔记之第一章

第一章目录第一节统计学习的定义与分类统计学习的概念统计学习的分类第二节统计学习方法的基本分类监督学习无监督学习强化学习第三节统计学习方法三要素模型策略第四节模型评估与模型选择训练误差与测试误差过拟合与模型选择第五节正则化和交叉验证正则化

资料加载中·2023-10-07 05:52

深度学习——实战Kaggle比赛：预测房价

预测房价文章目录前言一、Kaggle初识1.1.注册Kaggle账号1.2.进入房价预测比赛页面二、预测房价实战2.1.下载和缓存数据集2.2.访问和读取数据2.3.数据预处理2.4.训练2.5.K折交叉验证

星石传说·2023-10-06 21:23

【Dive into Deep Learning |动手学深度学习（李沐）】4.4 模型选择、欠拟合和过拟合--学习笔记

目录训练误差和泛化误差验证数据集和测试数据集K-折交叉验证小结过拟合和欠拟合VC维线性分类器的VC维数据复杂度小结代码实现生成数据集对模型进行训练和测试三阶多项式函数拟合(正常)线性函数拟合(欠拟合)高阶多项式函数拟合

爱吃白菜的金小妞·2023-10-05 18:19

动手学习深度学习（总结梳理）——4.模型选择，过拟合，欠拟合

目录1.从训练误差和泛化误差——》模型复杂度——》过拟合与欠拟合——》模型复杂性——》引入验证集——》K折交叉验证——》数据大小和模型容量的理论（来自李沐老师的官网）2.多项式回归2.1生成数据集编辑2.2

TheFanXY·2023-10-05 18:18

PyTorch学习笔记（五）：模型选择、欠拟合、过拟合和应对方法

PyTorch学习笔记（五）：模型选择、欠拟合、过拟合和应对方法模型选择、欠拟合和过拟合训练误差和泛化误差模型选择验证数据集KKK折交叉验证欠拟合和过拟合模型复杂度训练数据集大小多项式函数拟合实验生成数据集定义

FriendshipT·2023-10-05 18:16

2021-04-19

了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务相关原理介绍与推荐线性回归模型决策树模型GBDT模型XGBoost模型LightGBM模型推荐教材代码示例读取数据线性回归&五折交叉验证

4d2551dd443a·2023-10-05 17:13

StratifiedKFold 函数介绍

目录1、定义2、具体步骤3、主要优点4、示例代码1、定义StratifiedKFold是一种交叉验证方法，用于在机器学习任务中对数据集进行划分。它是对KFold方法的改进，特别适用于样本不平衡的情况。

我有明珠一颗·2023-10-05 10:35

GridSearchCV 工具介绍

目录1、定义2、工作流程3、示例代码4、总结1、定义GridSearchCV是一个用于超参数调优的工具，它在给定的参数网格中执行交叉验证，以确定最佳的参数组合。

我有明珠一颗·2023-10-05 10:05

Task4模型调参

学习目标了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程内容介绍线性回归模型：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

酱油啊_·2023-10-05 00:43

基础知识（一）实验方法

1、为什么要进行交叉验证？

hlllllllhhhhh·2023-10-04 13:17

K折交叉验证——cross_val_score函数使用说明

此时就需要进行交叉验证的方法，sklearn给我们提供了相应的cross_val_score函数，可对数据集进行交叉验证划分。

beyond谚语·2023-10-02 09:25

深度学习——模型选择、欠拟合和过拟合

深度学习——模型选择、欠拟合和过拟合文章目录前言一、训练误差和泛化误差1.1.统计学习理论1.2.模型复杂性二、模型选择2.1.验证集2.2.K折交叉验证三、欠拟合or过拟合3.1.模型复杂性3.2.数据集大小四

星石传说·2023-09-30 20:35

人生规划，就是有所取舍

在我看来，这本书就是在交叉验证一件事，“一生只做一件有意义的事”，或者说“一个至少十年的跨度用心做一件事。”这个道理，我们都懂。

墨竹小窝·2023-09-30 11:09

机器学习实战（基于Sklearn和tensorflow）第三章分类学习笔记

机器学习实战书籍第三章例子学习笔记书中源码，here本文地址，here要分为Mnist数据处理、交叉验证、混淆矩阵、精度、多分类问题等。

hirolin·2023-09-29 16:56

机器学习-特征选择：如何使用交叉验证精准选择最优特征？

交叉验证是一种常用的评估机器学习模型性能的方法，它将数据集划分为训练集和验证集，并通过多次迭代评估模型在不同数据子集上的表现。特征选择过

笑不语·2023-09-29 11:33

工业蒸汽量预测（速通二）

线性降维模型训练1回归模型训练和预测2线性回归模型3K近邻回归模型4决策树回归模型5集成回归模型模型验证1模型评估的概念和方法1.1欠拟合与过拟合1.2模型的泛化与正则化1.3回归模型的评估指标1.4交叉验证

盖盖的博客·2023-09-28 23:28

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成

最后一章，将会学习如何使用集成学习提高预测精度，通过学习知道集成学习方法以及交叉验证情况下的模型集成，最终学会使用深度学习模型的集成学习。

北洋军·2023-09-28 12:44

python金融数据分析和可视化--03利用Akshare获取股票数据

AKShare的特点是获取的是相对权威的财经数据网站公布的原始数据，通过利用原始数据进行各数据源之间的交叉验证，进

zhh_920509·2023-09-28 00:41

简单介绍区块链

区块链的四个要点：单点发起，全网广播，交叉验证，共同记账举一个形象的例子来解释：一个村的村民张三向李四借了一百块钱，他通过村里的广播站向全体村民广播了这个信息，全体村民经过点对点的核实之后再把这个信息记载在自己的账本上

b8cfdecb3eda·2023-09-27 17:13

第四天-模型选择

1.错误类型过拟合欠拟合2.模型复杂度图表3.交叉验证集用语选择模型4.K折交叉验证一个非常有用的循环利用数据的方法在K折交叉验证中，将数据分为K个包如上图所示，这里K=4,然后我们将模型培训K次每次将不同的包用作测试集

徐凯_xp·2023-09-27 15:54

一起啃西瓜书

一起啃西瓜书（一）：绪论基本术语；假设空间；归纳偏好；一起啃西瓜书（二）：模型评估与选择经验误差和过拟合：错误率，精度，误差；评估方法：留出法，交叉验证法，自助法，调参与最终模型；性能优度：均方误差，错误率和精度

你欲何为R·2023-09-26 13:17

中国高分辨率高质量PM2.5数据集2000-2021

数据十折交叉验证决定系数R2为0.9，均方根误差RMSE为21.12µg/m3。主要范围为整个中国地区，空间分辨率为1km，单位为µg/m3。前言–人工智

此星光明·2023-09-26 08:12

豆瓣评分预测

去掉低频词文本特征提取1.把文本分为训练集和测试集2.把文本转换为向量的形式：tf-idf向量、word2vec（CBoW,SkipGram）、bert模型搭建与模型训练、评估1.搭建模型2.训练模型（并做交叉验证

漱衣仁止·2023-09-25 18:45

机器学习-----朴素贝叶斯

2先验概率和后验概率3条件概率与全概率公式4贝叶斯推断二贝叶斯分类器的简单应用1数据说明2进行分类三朴素贝叶斯过滤垃圾邮件1流程说明2构建词向量3词向量计算概率4朴素贝叶斯分类函数5使用朴素贝叶斯进行交叉验证四总结一

cos six·2023-09-25 15:06

交叉验证太重要了！

B站|公众号：啥都会一点的研究生首先需要搞明白，为什么需要交叉验证交叉验证是机器学习和统计学中常用的一种技术，用于评估预测模型的性能和泛化能力特别是在数据有限或评估模型对新的未见数据的泛化能力时，交叉验证非常有价值那么具体在什么情况下会使用交叉验证呢

啥都生·2023-09-24 01:47

4.k近邻法

Kk值一般取一个较小的数值,通常采用交叉验证法来选取最优的k值.DistancegraphTDA[非数值特征]-->|量化|B[数值特征]C[数据集]-->|归一化|D[数据集]k近邻算法输入

BlueFishMan·2023-09-23 19:46

超参数、验证集和K-折交叉验证

本文首发自公众号：RAIS前言本系列文章为《DeepLearning》读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。超参数参数：网络模型在训练过程中不断学习自动调节的变量，比如网络的权重和偏差；超参数：控制模型、算法的参数，是架构层面的参数，一般不是通过算法学习出来的，比如学习率、迭代次数、激活函数和层数等。与超参数对比的概念是参数,我们平时训练网络所说的调参，指的是调节超参数。超参数的确定方法一般是

我是任玉琢·2023-09-23 11:31

2019-03-16

在这个过程中我们要：1.各种知识相互融合，混合训练，交叉验证理解2.假设推测，依据具体情况，建立假设，推导，检查假设，形成结论(重复进行)3.实验验证4.图形化、可视化概念5.类比推理。

奕霏2022·2023-09-22 19:39

分类问题评价指标

目录模型评估方式1.验证（Hold-Out）2.交叉验证（Cross-Validation）二分类问题1.混淆矩阵（ConfuseMatrix）2.准确率（Accuracy）3.精确率（Precision

ZZ_Panda·2023-09-22 01:22

IP归属地在金融行业的应用场景

用途一：通过解析用户IP地址所处的区县位置与表单填写位置或者GPS位置进行交叉验证，判断位置是否一致；用途二：识别来自高危地区的IP地址，如缅甸、老挝；用途三：通过分析用户交易的IP地址判断是否存在多笔交易发生地聚集等风险场景

IP数据云官方·2023-09-22 00:13

机器学习——pca降维/交叉验证/网格交叉验证

2、交叉验证：目的是保证模型的测试数据和训练数据划分清楚，从而对比选出得分最高的模型，保证数据划分的稳定性，而不是之前随机划分。概念：每次进

疋瓞·2023-09-21 09:11

R语言中使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据|附代码数据

还提供了用于执行交叉验证以及拟合后可视化，摘要，推断和预测的实用程序。我们研

·2023-09-20 21:16

R语言中使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据|附代码数据

还提供了用于执行交叉验证以及拟合后可视化，摘要，推断和预测的实用程序。我们研

·2023-09-20 21:44

机器学习实战【房价预测问题】（附python代码）

题记：今天记录一篇错误代码（暂未找到错误原因），网上的教程对于房价预测问题的套路都差不多于是参照了其中一篇，完成了几乎一样的代码，但是首先是k折交叉验证的问题，其次是预测结果问题。

百无一用是书生_helloworld·2023-09-20 13:09

数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC...

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384在本文中，数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。介绍该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧

拓端研究室TRL·2023-09-20 07:34

pytorch基础（五）- 过拟合、正则化、学习率衰减

目录模型的学习能力modelcapacity欠拟合underfitting过拟合overfittingTrain-Val-Test划分Train-Test划分Train-Val-Test划分交叉验证正则化奥卡姆剃刀原理正则化的作用

sherryhwang·2023-09-19 09:27

【线性回归、岭回归、Lasso回归分别预测患者糖尿病病情】数据挖掘实验一

分别利用可视化方法和交叉验证法确定

小手の冰凉·2023-09-19 05:10

xgboost参数调优

XGBoost有一个很有用的函数“cv”，这个函数可以在每一次迭代中使用交叉验证，并返回理想的决策树数量。先给定boosting主要参数一个初始值，后续再进行调优。1、max_depth

有机会一起种地OT·2023-09-19 03:44

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