Описание тега cross-validation
Перекрестная проверка - это метод оценки и сравнения систем прогнозирования в статистике и машинном обучении.
1
ответ
Любая причина, почему эти экземпляры могут быть неправильно классифицированы?
Я начал с двух файлов training & testing, Затем, используя libsvm, я масштабировал оба этих файла до training.scale а также testing.scale Затем с помощью grid.py (часть libsvm) я побежал training.scale и и получил некоторые значения перекрестной про…
08 янв '15 в 05:41
0
ответов
Поиск матрицы данных ядра через ядро Rbf
Я пытаюсь выяснить, как я могу найти параметры Rbf (сигма и параметр регуляризации) с помощью 10-кратной перекрестной проверки. Я имплантировал rbf, но мне сложно реализовать параметры. У меня есть матричные данные 5000 выборок (4000 тренировок и 10…
22 апр '18 в 08:16
0
ответов
Возвращают параметры наилучшей оценки перекрестной проверки для линейной регрессии в scikit learn
Это код перекрестной проверки для модели линейной регрессии. Как вы можете видеть, лучший результат равен 0,7, но как я могу получить параметры (коэффициенты) модели с лучшим результатом? from sklearn.model_selection import cross_val_score clf = lin…
30 дек '16 в 08:07
0
ответов
Извлечение перекрестно проверенных прогнозов и соответствующих идентификаторов - h2o.deeplearning
Я разрабатываю модель прогнозирования, используя машинное глубокое обучение с пакетом h2o на R. Модель выглядит следующим образом: m2 <- h2o.deeplearning( x=predictors, y=response, training_frame=train, hidden=c(25,25,25,25), epochs=100, nfolds=1…
23 апр '18 в 23:11
0
ответов
Керас Ручная перекрестная проверка - точность не соответствует
Я бегу LSTM для классификации текста. Использование перекрестной проверки для получения ярлыков для каждого отзыва. def k_fold_cross_validation(X, K): for k in range(K): training = [x for i, x in enumerate(X) if i % K != k] validation = [x for i, x …
18 апр '18 в 21:35
2
ответа
Случайное состояние в проверке Matlab Cross
Я застрял в выполнении перекрестной проверки в SVM в Matlab. Я хотел сгенерировать 5-стратифицированную перекрестную проверку и хочу сбрасывать генератор случайных чисел при каждом прогоне, чтобы быть уверенным, что я выбираю всегда одинаковые сэмпл…
04 окт '14 в 16:15
2
ответа
Python - LightGBM с GridSearchCV, работает вечно
Недавно я проводил несколько экспериментов для сравнения Python XgBoost и LightGBM. Кажется, что LightGBM - это новый алгоритм, который, как говорят люди, работает лучше, чем XGBoost, как по скорости, так и по точности. Это LightGBM GitHub. Это доку…
11 июл '17 в 23:20
0
ответов
Функция train в карете возвращает сообщение об ошибке
Я использую функцию caret train(), чтобы найти оптимальное значение cp для дерева решений CART, приняв в качестве метрики F1 через пользовательскую функцию. Функция train () возвращает ошибку, которую я не могу понять. Возможно, проблема заключается…
21 июл '17 в 15:21
2
ответа
Перемешивать или нет при разделении поезда и тестового набора
Мне нужна модель, чтобы предсказать класс. Поэтому я должен разделить свои данные на обучающие, проверочные и тестовые наборы. Сначала я перетасовываю свои данные (80 % для набора поездов и 20% для набора тестов). Затем, поскольку я должен определит…
30 апр '18 в 13:28
1
ответ
Могу ли я использовать фрейм данных с разреженным вектором для настройки перекрестной проверки?
Я тренирую свой многослойный классификатор Перцептрон. Вот мой тренировочный набор. Особенности в редком векторном формате. df_train.show(10,False) +------+---------------------------+ |target|features | +------+---------------------------+ |1.0 |(5…
06 ноя '17 в 06:59
1
ответ
scikit-learn: оценивает ли оценка перекрестной проверки функцию потери журнала?
В python sklearn я использую стохастический градиентный спуск, чтобы выполнить мультиклассовую классификацию, минимизируя функцию потери журнала. clf = SGDClassifier(loss="log", penalty="l2") Когда я выполняю перекрестную проверку моего набора тесто…
20 окт '15 в 08:17
1
ответ
Пакет Caret - перекрестная проверка GAM с гладкими и линейными предикторами
Я хотел бы провести перекрестную проверку модели GAM с помощью каретки. Моя модель GAM имеет двоичную переменную результата, изотропное сглаживание пар координат широты и долготы, а затем линейные предикторы. Типичный синтаксис при использовании mgc…
15 янв '17 в 16:37
1
ответ
Регрессия и перекрестная проверка регрессии - почему разные значения p?
У меня есть вопрос R Мне интересно, почему существует разница в значениях p в исходном регрессионном анализе с использованием lm по сравнению с k-кратной перекрестной проверкой с использованием пакета DAAG. Итак, сначала я запускаю регрессию. Model …
13 июл '15 в 01:53
0
ответов
Как перекрестная проверка используется с библиотекой Java LibSVM?
Я пытаюсь выполнить перекрестную проверку в k-кратном размере с помощью Java-библиотеки LibSVM. насколько я понял процесс перекрестной проверки, svm_cross_validation() Метод должен дать мне оптимизированные значения параметров. куда svm_cross_valida…
23 мар '15 в 10:57
2
ответа
Как GridSearchCV вычисляет результаты обучения?
Мне трудно разобраться с параметром return_train_score в GridSearchCV, Из документов: return_train_score: булево, необязательно Если False, cv_results_ Атрибут не будет включать в себя результаты обучения. Мой вопрос: каковы результаты обучения? В с…
18 апр '18 в 12:04
1
ответ
Ошибка в scikit.learn cross_val_score
Пожалуйста, обратитесь к ноутбуку по следующему адресу Логистическая регрессия эта часть кода, scores = cross_val_score(LogisticRegression(), X, y, scoring='accuracy', cv=10) print scores print scores.mean() генерирует следующую ошибку в Windows 7 6…
22 окт '14 в 09:14
1
ответ
Как сделать CV тест, чтобы изучить ошибку классификации LDA в R
Пожалуйста, дайте мне простой пример. Я в беспокойстве! Я попробовал функцию errorest и приведу ее в качестве примера, поскольку она дает 10-кратное резюме LDA. Но когда я использовал свои собственные данные, он просто сказал, что прогноз не числово…
09 дек '14 в 23:30
1
ответ
Можно ли применить форму sklearn cross_val_score() к neupy NN с таким дополнением, как Weigth Elmination?
Я пытаюсь применить cross_val_score() к следующему алгоритму: cgnet = algorithms.LevenbergMarquardt( connection=[ layers.Input(XTrain.shape[1]), layers.Linear(6), layers.Linear(1)], mu_update_factor=2, mu=0.1, shuffle_data=True, verbose=True, decay_…
20 ноя '18 в 13:27
1
ответ
Создание классификатора в MATLAB для использования с classperf
Я работаю над новой моделью и хотел бы использовать classperf для проверки производительности моего классификатора. Как мне сделать так, чтобы он использовал мой классификатор, а не один из встроенных? Все примеры, которые я нашел в Интернете, испол…
20 ноя '12 в 22:33
0
ответов
Перекрестная проверка в R с SVM
Я новичок в R. Я пытаюсь использовать алгоритм SVM для использования в наборе данных регрессии. У меня есть это: d1 <- read.table("forestfires.csv", sep=",", header=TRUE) train<-d1[1:465,] test <-d1[466:517,] library(e1071) sapply(train,sum…
10 июн '18 в 17:25