cross-validation

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Cross to To Validate

저는 파이썬과 scikit-learn 툴킷을 사용하여 ML 분류자를 훈련 시키려고했습니다. 먼저 내 자신의 임계 값을 적용 (예를 들어, INT (LEN (X) * 0.75)) 데이터 집합을 분할에 내 메트릭 인쇄 할 때이 결과를 가지고 : 그럼 난하기 위해 교차 유효성 검사를 사용 precision recall f1-score support

python scikit-learn cross-validation 2015-01-16

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회귀 트리에 대한 로그 변형 종속 변수

종속 변수 (대상) 변수에 비뚤어진 분포가있는 데이터 집합이 있습니다. 즉 매우 큰 값과 긴 꼬리가 있습니다. 회귀 트리를 실행할 때 하나의 엔드 노드가 큰 값의 관측치에 대해 만들어지고 하나의 엔드 노드가 다른 관측치의 대부분에 대해 만들어집니다. 종속 (타겟) 변수를 로그 변환하고 회귀 트리 분석에 사용할 수 있습니까? 이것을 시도해 보았을 때 각 버켓

machine-learning regression cross-validation 2015-01-30

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신속한 광부에서 교차 유효성 검사를 통한 클러스터링

내가 여기서 잘못하고있는 것이 확실하지 않지만 누군가 나를 도울 수 있기를 바랍니다. 내 모델로 k-means 클러스터링을 사용하여 빠른 광부에서 x 검증을 실행하려고합니다. 데이터 세트를 가져오고 하나의 속성에 'label'역할을 설정하고 데이터를 명목에서 숫자로 변환 한 다음 해당 출력을 x 유효성 검사 프로세스에 연결합니다. 그런 다음 교육 데이터를

data-mining k-means cross-validation rapidminer 2014-12-14

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교차 유효성 검사 집합의 캐럿 계수

R 유효성 검사 패키지의 모든 교차 유효성 검사 집합의 계수를 구할 수 있습니까? set.seed(1) mu <- rep(0, 4) Sigma <- matrix(.7, nrow=4, ncol=4) diag(Sigma) <- 1 rawvars <- mvrnorm(n=1000, mu=mu, Sigma=Sigma) d <- as.ordered(

r cross-validation r-caret 2015-02-03

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SciKit의 맞춤 스코어 - Learn - 특정 클래스에 대한 그리드 검색 최적화 허용

SciKit-Learn에서 특정 스코어에 대한 예측의 정확도를 기반으로 모델 성능을 평가할 수있는 사용자 정의 스코어러를 만들고 싶습니다. 수업. # Create a classifier: clf = ensemble.RandomForestClassifier() # Set up some parameters to explore: param_dist = {

python machine-learning scikit-learn cross-validation 2015-02-03

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cv.glm 변수 길이는

내가 선형 모델에 내가 오류를 Error in model.frame.default(formula = lindata$Y ~ 0 + lindata$HomeAdv + : variable lengths differ (found for 'air-force-falcons') 공군-매를받을 수 있나요하지만 때마다 cv.glm하려고 데이터 세트 lindata의 첫

r glm cross-validation 2015-02-05

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교차 검증 WEKA 임의

WEKA 교차 검증 : Classifier cls = new J48(); Evaluation eval = new Evaluation(data); Random rand = new Random(1); // using seed = 1 int folds = 10; eval.crossValidateModel(cls, data, folds, rand); Sy

random weka cross-validation 2014-12-25

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(Python - sklearn) gridsearchcv로 사용자 정의 ModelTransformer 클래스에 매개 변수를 전달하는 방법

아래는 내 파이프 라인이며 링크에서 가져 오는 ModelTransformer 클래스를 사용하여 매개 변수를 내 모델에 전달할 수없는 것 같습니다 (http://zacstewart.com/2014/08/05/pipelines-of-featureunions-of-pipelines.html) 오류 메시지가 나에게 의미가 있지만 어떻게 수정해야할지 모르겠다. 이

python-2.7 machine-learning parameter-passing scikit-learn cross-validation 2015-01-07

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이 인스턴스를 잘못 분류 할 수있는 이유는 무엇입니까?

두 파일로 시작했습니다 training & testing. 그런 다음 libsvm 사용하여 좀 교차 검증 값 training.scale에 모두 해당 파일을 확장하고 testing.scale 그런 grid.py (libsvm의 일부)를 사용하여 내가 training.scale를 실행하고 및 받았습니다 그런 다음 사용 svm-train를 실행 C = 512

classification svm libsvm cross-validation predict 2015-01-08

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클래스 변수가 실제 모집단과 다른 분포를 갖는 열차 집합의 유효성을 확인하십시오

(ML에서 멍청한 녀석) 내 scikit-learn SVMLinear 분류 자의 성능을 테스트하고 싶습니다. 내 기차 세트는 실제 인구와 다른 클래스 분포를 가지고 있지만, 내 테스트 세트는 대표이며 실제 인구와 같이 분포합니다. 클래스 가중치 매개 변수가 있음을 눈치 챘습니다. 분류기에 실제 인구 분포를 제공하고 성능 향상에 도움이되는지 확인하려고합니다.

machine-learning scikit-learn cross-validation 2015-01-08

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