cross-validation

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leave-one-out CV 분석을위한 자신의 데이터를 가져 오는 방법 scikit learn

26 개의 기사가 2 진 카테고리로 분류되어 있으며 NB 및 5 배 CV 분석을 수행했습니다. 나는 load_files() 명령을 내 데이터를 가져오고 나는이 배열 있어요 : target': array([0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1]), 'targ

scikit-learn classification cross-validation supervised-learning 2016-05-31

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의사 결정 트리에서 데이터의 크기를 조정하면 결과가 변경 되었습니까?

나는 의사 결정 트리 데이터 스케일링에 의해 영향을받지 않는다는 것을 알고 있지만 나는 내 의사 결정 트리 내의 데이터를 확장 할 때 나에게 나쁜 성능 (나쁜 리콜, 정밀도 및 정확도) 을 제공하지만 '돈 때 결정 트리가 나에게 놀라운 결과를 제공하는 모든 성능 메트릭을 확장합니다. 어떻게 이럴 수있어? 참고 : GridSearchCV를 사용하지만 교차 검

machine-learning scikit-learn cross-validation grid-search 2016-06-08

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R이 단일 행을 예측합니다.

PCA에서 LAD (Leave-One-Out) 교차 유효성 검사를 사용하여 일부 데이터를 예측하려고합니다. prcomp 내가 벡터 (즉, 단일 행)이 아닌 매트릭스 (즉, 여러 행)를 공급하고 있습니다 때문에 error: 'newdata' must be a matrix or data frame 화가됩니다 predict에 기능을 제공하지만 때, 잘 어울린다.

r matrix pca prediction cross-validation 2016-06-09

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K 배 검증과 무작위 샘플링 k 번

사람들은 왜 무작위 샘플링 k 번 대신에 k 배 검증을 사용하기로 선택합니까?

machine-learning classification cross-validation 2016-06-14

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반복되는 CV로 실행할 수있는 캐럿 GLM을 얻는 데 어려움이 있습니다.

저는 자작 코드를 사용하여 오랫동안 10 배의 이력서 모델을 사용해 왔지만, 최근에 나에게 지저분한 물건을 처리하도록 caret에 맡길 수 있다고 생각했습니다. 불행히도, 나는 캐럿이 기능 할 수 있어야 할 몇 가지 뉘앙스를 놓치고있는 것처럼 보입니다. 특히,이 오류가 계속 : >Error in { : task 1 failed - "argument is n

r r-caret cross-validation 2016-06-15

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캐럿 반복 된 이력서 카파가 일치하지 않음 홈 코드화 된 이력서 반복 카파

필자는 대부분의 모델링 작업에 대해 십자가 교차 유효성 검사를 사용했으며, 캐럿을 사용하여이 작업을 단순화 할 수 있기를 기대했습니다. 그러나 캐럿에 반복되는 cv를 실행하려고하면 결과가 이상하게 보입니다. 가장 주목할만한 점은, 카파 값은 내가 기대하는 바가 아닙니다. 캐럿 repeatedcv 카파 = 0.0308791 집이 반복 조립 된 이력서 카파는

r r-caret cross-validation 2016-06-16

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XGBoost CV 초 정지

내가 mlogloss에 따라, 초기 정지와 XGBoost.cv를 사용하는 것을 시도하고있다 : params = {'booster': 'gbtree', 'objective': 'multi:softprob', 'num_class': len(le.classes_), 'eta': 0.1, 'max_depth': 10, 'subsample'

python scikit-learn cross-validation xgboost 2016-06-18

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다음과 같이 내가 SKlearn KFold을 사용하고 파이썬 SKlearn

에 KFold 분할의 특정 인덱스를 제외 : kf = KFold(10000, n_folds=5, shuffle=True, random_state=88) 그러나, 나는 훈련이 주름에서 (만) 특정 인덱스를 제외 할. 어떻게이 일을 성취 할 수 있습니까? 감사. 이것이 sklearn.cross_validation.PredefinedSplit을 사용하여 얻

python scikit-learn cross-validation 2016-06-19

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외부 데이터를 사용하는 생존 모델 유효성 확인

Cox 모델을 만들고 검증하기위한 두 가지 데이터 집합 (교육 및 유효성 검사)이 있습니다. 훈련 데이터 세트를 사용하여 단계별 선택 방법을 사용하여 cox 모델을 장착했습니다. 모델의 중요한 변수는 유효성 확인 모델에 포함 된 유일한 변수입니다. 이것이 올바른 접근 방법입니까? 모델을 검증하면서 변수가 유효성 검증 모델에서 중요하지 않으며 cox 모델의

cross-validation survival-analysis cox-regression 2016-06-27

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GBM 교차 확인

R의 회귀 모델 gbm을 사용하려고합니다. 교차 검증 예측 응답 값과 실제 응답 값 사이의 결정 계수 (R 제곱)를 계산하고 싶습니다. 그러나 gbm.object의 cv.fitted 값은 1-에 대한 예측 된 응답 값만 제공합니다. 따라서 내가 원하는 것을 얻기 위해서는 어떤 관찰이 cv.fitted 값에 해당하는지 알아야합니다. 그 정보를 얻는 방법에 대

r cross-validation gbm 2016-06-28

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