cross-validation

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Sklearn의 파이프 라인을 사용하여 매개 변수 튜닝/교차 유효성 검사를 수행하는 방법은 무엇입니까?

필자는 정서 분석에 유용 할 Sklearn의 파이프 라인 기능을 발견했습니다. 나는 다음과 같은 방법으로 내 파이프 라인을 정의 : 그러나 Pipeline([('vect', CountVectorizer(tokenizer=LemmaTokenizer(), stop_words='english', strip_accents='un

python parameters scikit-learn pipeline cross-validation 2017-12-03

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교차 유효성 검사 및 조기 중지

h2o가 교차 유효성 검사 및 유효성 검사 데이터 집합과 함께 작동하는 방법과 혼동하지 않도록 노력하고 있습니다. 난 그냥 설명하는 데 사용되는 말씨에 혼란 얻고 확신이 gbm_no_val_frame 초기 정지에 대한 검증 프레임 사용은 무엇 library(mlbench) library(h2o) data(Sonar) dfh2o = as.h2o

r validation cross-validation h2o 2017-12-04

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교차 검증을 사용하여 Apache Spark의 다중 계층 인식을위한 네트워크 아키텍처 선택

Apache Spark의 다중 계층 개념에 대한 최상의 아키텍처를 결정하려고합니다. 교차 검증을 사용할 수 있는지 궁금합니다. 일부 코드 : // define layers int[] layers = new int[] {784, 78, 35, 10}; int[] layers2 = new int[] {784, 28, 28, 10}; int[] layers

neural-network apache-spark-mllib cross-validation apache-spark-ml 2017-12-04

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sklearn에서 10 배 교차 검증을 실행 한 후 SVC 분류기를 실행하는 방법은 무엇입니까?

기계 학습에 비교적 익숙하며 다음과 같은 도움이 필요합니다. 10 배 교차 유효성 검사를 사용하여 SVC (Support Vector Machine Classifier)를 실행하고 정확도 점수를 계산했습니다. 약 89 %). 저는 파이썬과 scikit을 사용하여 작업을 수행합니다. 이제 def get_scores(features,target,classifi

python machine-learning svm cross-validation 2017-12-05

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Weka의 교차 유효성 검사 주문 유지

Weak GUI를 사용하여 센서 데이터를 분류합니다. 나는 10 명으로 측정되며 데이터가 분류됩니다. 첫 번째 10 %는 참가자 1에 해당하고 두 번째 10 %는 참가자 2 등에 해당합니다. 10 명의 교차 유효성 검사를 사용하여 9 명의 참가자에게 모델을 만들고 나머지 참가자에게 테스트하고 싶습니다. 제 경우에는 데이터 분할을 무작위로 추출하지 않고이를

weka cross-validation 2017-12-06

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파이썬 : Cross_val_score - 이상한 채점 내가 득점 = '정확성'과 득점 =를 사용하는 경우 'recall_weighted 관찰 로지스틱 회귀 modelfor 분류 작업 (예/아니오) 의 성능을 mesure하는 Oython하고 "cross_val_score"기능을 사용

결과 ', 나는 똑같은 결과를 보았습니다. (여러 테스트를했습니다) : X = data.iloc[:,0:2] y = data.iloc[:,2] model = LogisticRegression(class_weight = {'Y':7,'N':3}) model.fit(X,y) scores = cross_val_score(model, X, y, cv=

python cross-validation 2017-12-08

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R : cv.glm 변수 길이가 다름 오류

차원 축소를위한 역 선택과 선형 회귀를 비교하려고합니다. 데이터 세트는 150 개의 변수로 상당히 큽니다. 나는 항상 선택 모델의 교차 검증과 비교를 생성하기 위해 같은 방법을 사용했지만,이 데이터 집합이 시간은 cv.glm 내가 해결하기 위해 문제가 오류가 있습니다 : 모델 오류 .frame.default (수식 = SurveyTest $ H.test ~

r variables cross-validation glm statistics-bootstrap 2017-12-17

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XGBooost에서 early_stopping_rounds 매개 변수를 사용하는 방법

Datacamp Extreme Gradient Boosting with XGBoost에서 자습서를 진행 중이며 한 가지 결과가 약간 혼동 스럽습니다. # Create your housing DMatrix: housing_dmatrix = xgb.DMatrix(data=data, label=y) # Create the parameter dictionar

python-3.x cross-validation xgboost 2017-12-17

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멀티 클래스에 대해 교차 유효성 검사를 위해 평균 ROC를 계산하는 방법

저는 최근 내 프로젝트에 sklearn을 사용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 나는 분류자를 만들고 내 데이터를 6 개의 그룹으로 분류하려고했습니다. 전체 표본 크기는 여기에 내 코드 from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.discriminant_analysis import Qua

python machine-learning scikit-learn cross-validation roc 2017-12-18

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캐럿 패키지에서 train 함수를 사용하는 동안 선형 회귀 오류가 발생했습니다.

4 개의 변수 (ER은 종속 변수)와 400 개의 관측치 (N/A 제거 후)가있는 값이라는 데이터 세트가 있습니다. 필자는 데이터 세트를 교육 및 테스트 세트로 나누고 캐럿 패키지에서 선형 회귀를 사용하여 모델을 학습하려고했습니다. 그러나 나는 항상 오류를 얻을 : ctrl_lm <- trainControl(method = "cv", number = 5,

r cross-validation 2017-12-27

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