cross-validation

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    我可以使用SGD与Multinomial朴素贝叶斯？

    我想了解我是否可以以及是否有效使用SGD培训您的MNB模型。我的应用程序是文本分类。在sklearn我发现没有MNB可用，并且默认情况下它是SVM，但是NB是线性模型，不是吗？ 所以，如果我的可能性参数（拉普拉斯平滑）可估计为 我能更新我的SGD参数和最小化成本函数？ 请让我知道如果SGD在这里无关紧要。提前致谢。 更新： 所以我得到了答案，并希望我明白了，MNB的参数由给定输入文本中的词occu
    scikit-learn bayesian cross-validation text-classification naivebayes 2016-11-28

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    keras/scikit-learn：使用fit_generator（）进行交叉验证

    是否可以使用Keras's scikit-learn API和fit_generator()方法？或者用另一种方式产生批次进行培训？我使用SciPy的稀疏矩阵，在输入到Keras之前必须将其转换为NumPy数组，但由于高内存消耗，我无法同时转换它们。这里是我的功能以便产生批次： def batch_generator(X, y, batch_size): n_splits = len(X
    python scikit-learn keras cross-validation hyperparameters 2016-11-28

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    sklearn的GroupKFold的R版本

    我在进行交叉验证，其中来自同一组的样本不能在列车和测试中进行。 Python具有Sklearn函数GroupKFold。 R或脱字符有类似吗？
    r r-caret cross-validation 2016-11-30

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    R符号外插样本和测试集ROC

    我正在构建两个不同的分类器来预测二进制输出。然后我想通过使用ROC曲线和它下面的面积（AUC）比较两个模型的结果。 我将数据集分为训练集和测试集。在训练集上，我执行一种交叉验证的形式。从交叉验证的保留样本中，我可以为每个模型建立ROC曲线。然后，我使用测试集上的模型并构建另一组ROC曲线。 结果是矛盾的，这使我感到困惑。我不确定哪个结果是正确的，或者我是否做了完全错误的事情。示例ROC曲线显示RF
    r machine-learning r-caret cross-validation roc 2016-12-02

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    嵌套并行for循环...“并行外循环”in“并行内循环作为函数”

    我想在并行外循环中运行一个包含for循环（应该并行运行）的函数。因此，它看起来像下面这样： void myfunction(){ ... #pragma omp parallel for for (int i=0;i<10;i++){ do something... } } int main(){ #pragma omp par
    c++ loops parallel-processing openmp cross-validation 2016-12-04

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    GridSearchCV参数不会改进分类

    我有一个目标数据集，我将其分成5个非重叠的折叠。 在每次迭代中（总迭代== 5），我使用1倍（我们称之为fold_for_tuning）进行参数调整，并使用4次折叠进行测试。 原因是我想做域自适应，并且在调整之前，我将源数据拟合到分类器中，并且我正在使用目标数据的小子集进行调整）。 我打电话GridSearchCV和适应fold_for_tuning的，也是我经过一堆参数，我想调： param_t
    machine-learning scikit-learn cross-validation xgboost grid-search 2016-12-05

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    Scikit-learn - 交叉验证分数和预测一气呵成？

    我不确定我是否错过了一些非常简单的事情，但我很难尝试将某些内容展示出来。 我可以看到在scikit-learn中有cross_val_score和cross_val_predict函数。但是，我无法找到一种方法来一次性获得分数和预测。看起来非常明显，因为一个接一个地调用函数会浪费计算时间。是否有cross_val_score_predict函数或类似函数？
    python scikit-learn cross-validation 2016-12-06

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    与ROC交叉验证？

    我使用代码来运行交叉验证，返回ROC分数。 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=1000,oob_score=True,class_weight = 'balanced') scores = cross_val_score (rf, X,np.ravel(y), cv=10, scoring='roc_auc') 我怎样才能回到中华民国基于 ro
    python machine-learning cross-validation roc model-validation 2016-12-06

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    训练神经网络时进行k倍验证

    10倍验证中，在每次折叠开始时，用一组新的随机数初始化权重？或者，第k次学习的权重是否作为第（k + 1）次的初始权重？
    validation machine-learning neural-network cross-validation 2016-12-07

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    在使用Keras进行交叉验证期间释放GPU内存

    我试图在使用scikit-learn KFold分割数据的Keras和Theano后端的图像分类网络上运行交叉验证。然而，训练运行良好3倍，并在GPU上出现内存不足错误。 我没有做任何事情来在每次折叠结束时释放GPU内存。有人可以告诉我是否可以在开始新的折叠之前清除GPU内存。 谢谢。
    neural-network gpu theano keras cross-validation 2016-12-07
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