cross-validation

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TypeError : 길이가 1 인 배열 만 Kfold 교차 사용시 Python 스칼라로 변환 될 수 있습니다.

내 모델에 Kfold 교차 사용을 시도하고 있지만이 오류가 발생합니다. 나는 KFold이 1D 배열 만 받아들이는 것을 알고 있지만 길이 입력을 배열로 변환 한 후에도이 문제를 일으킨다. from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier, RandomForestClassifier from sklearn.cross_v

python arrays pandas scikit-learn cross-validation 2016-10-07

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기계 학습 모델에서 train.csv, test.csv 및 ground_truth.csv를 사용하는 방법은 무엇입니까? (교차 검증/파이썬)

지금까지 단 하나의 데이터 집합 (df.csv) 만있었습니다. 지금까지 정상 회귀 모델에 대해 유효화 크기 20 %와 .train_test_split을 사용했습니다. 나는 세 가지 별도의 데이터 세트가있을 때 array = df.values X = array[:,0:26] Y = array[:,26] validation_size = 0.20 seed

python numpy machine-learning scipy cross-validation 2016-10-10

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분류 기준에서 허용하는 최대 규모의 학습 방법을 찾는 방법은 무엇입니까?

저는 Python과 Machine Learning의 새로운 기능입니다. 나는 581012 레코드와 54 컬럼을 포함하는 데이터 세트를 얻었다. 나는 훈련을 위해 80 80 %를, 시험을 위해 20 %를 쪼개려고한다. 교차 검증을 수행하고 최상의 매개 변수를 찾으려면 GridSearchCV를 사용합니다. 데이터가 너무 크기 때문에 응용 프로그램을 1 일 이상

python machine-learning scikit-learn decision-tree cross-validation 2016-10-24

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R mlr 패키지 - 매개 변수 조정에서 모든 모델을 저장할 수 있습니까?

매개 변수 조정 중에 만들어진 모든 모델을 저장할 수 있는지 여부를 묻고 싶습니다. tuneParams 기능. 모든 하이퍼 매개 변수 집합에 대한 교차 유효성 검사에서 모델을 저장하고 싶습니다. 내가 모두 resample 및 benchmark 기능 models 매개 변수가 있음을 볼 수 있지만 내가 tuneParams에서 하나 유사한 기능을 찾을 수 없습니

r machine-learning cross-validation mlr 2016-10-25

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예를 들어, 교차 검증하는 동안 밖으로의 배 예측을 저장하는 아웃 - 오브 - 배은 R xgboost 패키지에서 파이썬

에서 xgboost.cv에서 예측, 내가 predictions=TRUE을 지정할 수 있습니다 가져 오기 : library(xgboost) data(mtcars) xgb_params = list( max_depth = 1, eta = 0.01 ) x = model.matrix(mpg~0+., mtcars) train = xgb.DMa

python cross-validation xgboost 2016-10-28

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R : 잔차 수정

R에서 제공하는 Carseats 데이터 세트의 잔차를 교정하려고합니다. 임의의 포레스트로 시작하여 lamda = 0.1 인 지원 벡터 기계로 잔차를 수정 한 다음 사용하여 잔차를 수정합니다. 람다 = 0.1 인 KNN. 각 단계에서 5 배 CV를 사용하여 임의의 포레스트에 대한 매개 변수 mtry (3,5,10), svm의 감마 (0.01, .1,1,10)

r svm random-forest cross-validation knn 2016-10-28

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Sklearn : 그룹화 된 데이터의 교차 유효성 검사

그룹화 된 데이터에 교차 유효성 검사 체계를 구현하려고합니다. GroupKFold 메서드를 사용하고 싶었지만 오류가 계속 발생합니다. 내가 도대체 ​​뭘 잘못하고있는 겁니까? 는 코드 (내가 사용하는 것과 약간 다른 - 나는 큰 n_splits 있었다, 그래서 나는 다른 데이터를했지만, 다른 everythign은 동일) from sklearn import

python scikit-learn cross-validation 2016-11-01

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수행 방법 sparkr에서 교차 유효성 확인

나는 동영상 렌즈 데이터 세트로 작업하고 있는데, 행 (row)과 동영상 ID (movie id)로 사용자 ID의 행렬 (m X n)을 열로 가지고 있으며 치수 감소 기술과 행렬 인수 분해를 통해 스파 스 매트릭스 (m × k, k는 < n). k-nearest neighbor 알고리즘 (라이브러리가 아니라 자체 코드)을 사용하여 성능을 평가하고 싶습니다.

r cross-validation sparkr 2016-11-02

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교차 검증 기능 crossvalind

나는 질문을 가지고있다; 교차 검증에 관해서는 교차 검증이 최상의 매개 변수를 찾는 데 사용됩니다. 는하지만 "crossvalind"이 기능의 역할을 이해하지 않았다 : 교차 검증 인덱스를 생성, 그냥이 exemple처럼, 모델없이 데이터 세트를 취합니다 load fisheriris [g gn] = grp2idx(species); [trainI

matlab validation svm libsvm cross-validation 2016-10-02

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에 ValueError : 1

내가 train_test_split 및 의사 결정 트리 회귀하여이 교육 모델링을 시도하고있다 : 샘플의 수보다 큰 분할의 n_splits의 = 3의 수가 없습니다 import sklearn from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeRe

python scikit-learn cross-validation sklearn-pandas 2016-10-03

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