cross-validation

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모듈 'sklearn은'더 속성 'cross_validation'

I 교육 및 시험 데이터 세트에 내 데이터 집합을 분할하는 것을 시도하고있다,하지만이 오류가 점점 오전 : X_train,X_test,Y_train,Y_test = sklearn.cross_validation.train_test_split(X,df1['ENTRIESn_hourly']) AttributeError Traceback (most r

python scikit-learn cross-validation 2017-10-04

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scikit-learn의 LassoCV에 대한 채점 척도

scikit-learn의 LassoCV 기능을 사용하고 있습니다. 교차 유효성 검사 도중 scoring metric이 기본적으로 사용되고 있습니까? "평균 제곱 오류 회귀 손실"에 기초하여 교차 유효성 검사를하고 싶습니다. LassoCV에이 측정 항목을 사용할 수 있습니까? LogisticRegressionCV에 대한 득점 척도를 지정할 수 있으므로 Las

python scikit-learn cross-validation lasso 2017-05-22

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BigQuery Standard SQL에서 반복 가능한 샘플링을 수행하는 방법은 무엇입니까?

this blog에서 Google 클라우드 직원은 BigQuery에서 기계 학습을 위해 데이터 세트를 반복적으로 샘플링하는 방법을 설명합니다. 이는 데이터의 train/validation/test 파티션을 생성 (및 복제)하는 데 매우 중요합니다. 그러나 블로그에서는 레거시 SQL (Google has now deprecated)이 표준 SQL을 사용합니다

sql hash google-bigquery cross-validation 2017-09-03

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sklearn을 사용하여 3 개 이상의 부분으로 데이터를 분할하는 방법

계층화 된 train, test 및 validation 데이터 세트로 데이터를 분할하려고하지만 sklearn은 2 조각으로 만 나눌 수있는 cross_validation.train_test_split 만 제공합니다. 난 당신이 층화 기차/테스트 분할을 사용하려면이

python machine-learning scikit-learn cross-validation 2017-09-15

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R에 glmnet을 사용하여 이진 결과에 대한 예측 함수

R에서 cv.glmnet 개체에 대해 예측 함수를 사용하고 있습니다. 예측할 수있는 이진 결과 벡터가 있습니다 (예 : 0 1 1 0 1). 예측 기능은 기본적으로 1 또는 0을 예측하는 예측 확률을 찾기 위해 기본값을 설정합니까? 질문에 대한 답변이있는 설명서를 찾을 수 없습니다. 아래의 일반적인 생각과 코드 : for(holdout in 1:nrow(d

r binary cross-validation predict glmnet 2017-09-20

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LightGBM의 교차 검증

교차 검증에 대한 LightGBM의 문서를 읽은 후,이 커뮤니티가 LightBM을 사용하여 교차 검증 결과를 예측하고 예측을 향상시킬 수 있기를 희망합니다. 예측을 개선하기 위해 lightgbm.cv의 사전 출력을 어떻게 사용해야합니까? 여기 는 예입니다 - 우리는 아래의 코드를 사용하여 우리의 이력서 모델을 학습 : cv_mod = lgb.cv(param

python machine-learning cross-validation kaggle lightgbm 2017-09-27

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cross_val_score를 사용하여 RandomForestClassifier에 대해 n_estimators를 조정할 때 오류가 발생합니까?

언더 샘플링을 사용하여 불균형 데이터에서 작업하고 있는데, 같은 비율로 두 클래스를 만들었습니다. X_undersample dataframe (984,28) y_undersample dataframe(984,1) 나는 최고의 매개 변수 내가 교차 유효성 검사를 사용하고 n_estimators을 찾기 위해, 랜덤 포레스트 분류를 사용하고 있습니다. 여기

python cross-validation data-science 2017-10-05

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Knime을 사용한 교차 검증

저는 Knime을 사용하고 MLP (MultiLayer Perceptron)를 사용하여 신경망을 만들었습니다. 그것은 잘 작동합니다. 데이터 시트를 다시 포맷하면 모든 노랑 노드를 무시할 수 있습니다. 이 작동하지만, 나는 혼합으로 교차 검증을 통합하고 싶습니다. 작동 예제가 부족하여 고생하고 있습니다. X-Partitioner 및 X-Aggregator

machine-learning cross-validation knime 2017-10-11

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Sklearn의 로지스틱 회귀 모델에 교차 유효성 검사 및 AUC-ROC 사용

sklearn 패키지를 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 만든 다음이를 평가합니다. 특히 교차 유효성 검사를 사용하여이 작업을 수행하려고하지만 cross_val_score 함수로 올바른 방법을 알아낼 수는 없습니다. documentation 및 일부 examples에 따르면 모델, 기능, 결과 및 채점 방법에 함수를 전달해야합니다. 그러나 AUC에는 예측이 필

python scikit-learn logistic-regression cross-validation roc 2017-05-17

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sklearn KFold은() - 나는 제프 히튼 깊은 학습 과정 <a href="https://www.youtube.com/watch?v=gfOcjfIc0Nc" rel="nofollow noreferrer">Course link</a></p> <p>다음뿐만 아니라 운동과 gowing있어 csv 파일

모든 주름을 저장합니다. 제 1 번 프로그래밍 과제 인 질문 5에서 마지막 작업에서 KFold(5) 교차 검증 입력 데이터의 결과를 CSV 파일에 쓰도록 요청합니다. 기본적으로 KFold (5) 이후에는 5 세트의 데이터 (train/test)가 있습니다. 내가 필요한 것은 그것들을 서로 붙이고 파일에 저장하는 것입니다. 나는 그것을하려했지만 데이터가 덮어

python csv pandas scikit-learn cross-validation 2017-05-18

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