cross-validation

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오류 : 기계 학습 알고리즘에 제공하기 위해 데이터 집합을 분할하는 중

이 오류는 특정 3 열에서만 발생하며 다른 열과 잘 작동합니다. 오류 : 내 코드 Traceback (most recent call last): File "/version1/analyze.py", line 447, in <module> cv_results = model_selection.cross_val_score(model, X_trai

python machine-learning runtime-error cross-validation 2017-05-16

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LeaveOneOut scikit의 교차 유효성 확인 learn

아무도 내가 아래의 오류를 제거 할 수있는 방법을 알고 있습니까? NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-31-d3625a93ead4> in <module>() 11 loo = LeaveOneOut(num_of_examples) 12 for train_ind

scikit-learn cross-validation 2017-04-07

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H2O (상호 학습)에서 교차 유효성 검사 후 예측 오류 및 응답 열

깊은 학습 모델에 계속 문제가 있습니다. 나는 모델을 rrc 데이터 프레임에 훈련 시켰고, 내가한다면 : rrc['preds'] = dp.cross_validation_holdout_predictions().as_data_frame().predict 항상 응답 열과 예측이 잘못 정렬됩니다. 데이터 프레임의 상단에는 정렬되어 있지만 어느 시점에서는 정렬이 잘

python deep-learning cross-validation h2o 2017-04-26

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sklearn 임의 상태가 무작위가 아닙니다.

sklearn에서 StratifiedKFold의 무작위 상태 변수를 가지고 놀았지만 임의적 인 것으로 보이지 않습니다. 내가 설정 random_state=5, 그때 다른 테스트를 random_state=4 설정을 설정해야 줄 믿습니다,하지만이 경우되지 않습니다. 아래에 조잡한 재현 가능한 코드를 만들었습니다. import numpy as np from s

python random scikit-learn cross-validation 2017-05-17

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왜 cross_validation.train_test_split의 argument random_state가 부울이 아닌 정수인

cross_validation.train_test_split의 random_state 인수가 부울이 아닌 정수인 이유를 알아야합니다. 임의 할당을 플래그 지정하는 것이지 아니니까요.

python machine-learning cross-validation sklearn-pandas 2017-03-29

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교차 유효성 검사 관련 문제

교차 유효성 검사를 하나 남기고 싶습니다. AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-19-f15f1e522706> in <module>() 3 loo = LeaveOneOut(num_of_examples) 4 #loo.get_n_splits(X_tra

python scikit-learn cross-validation 2017-04-03

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skitlearn의 교차 검증 및 표준화

K- 교차 검증을 사용하여 sklearn 분류기의 정확성을 찾고 싶습니다. 일반적으로 교차 검증없이 정확도를 예측할 수 있습니다. 그러나이 코드를 개선하여 교차 유효성 검사를 수행하고 동시에 StandardScaler를 적용하려면 어떻게해야합니까? from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cross_va

python scikit-learn cross-validation 2017-04-06

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SVM - 최상의 매개 변수 (예 : C, 감마)를 나타낼 수있는 데이터 속성이 있습니까?

최상의 매개 변수를 결정하기 위해 교차 유효성 검사를 사용하는 것이 꽤 표준적인 것처럼 보입니다. 물론 이것은 대개 시간이 많이 소요되는 과정입니다. 단축키가 있습니까? 어떤 값이 가장 좋을지에 대한 힌트를 제공 할 수있는 다른 빠르고 빠른 탐색 분석 형식이 있습니까? 예를 들어 기계 학습과 SVM에 대한 현재의 이해에서 C의 경우 10의 지수에서 [10e

machine-learning svm cross-validation 2017-04-18

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cross_val_score와 cross_val_predict의 차이

십자가 유효성 검사를 사용하여 혼란스러워하는 scikitlearn을 사용하여 회귀 모델을 평가하려면 cross_val_score과 cross_val_predict 두 가지 기능 중 어느 것을 사용해야합니까? 하나의 옵션은 다음과 같습니다 cvs = DecisionTreeRegressor(max_depth = depth) scores = cross_val_

python machine-learning scikit-learn regression cross-validation 2017-04-25

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"glm"과 "rf"의 조정 매개 변수

에 method = "glm"을 사용하여 분류 모델을 작성하려고합니다. 내가 method = "rpart"를 사용하면 그것을 잘 작동하지만 method = "glm"로 전환 할 때 그것은 나에게 내가 cpGrid = data.frame(.0001) 를 사용하여 시도 튜닝 파라미터 그리드 열 매개 변수 이 있어야합니다라는 오류를 제공합니다 도 cpGrid

r logistic-regression glm cross-validation rpart 2017-05-15

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