我想使用scikit的GridSearch来找到一个套索的最佳阿尔法，我想要它迭代的参数之一是交叉验证分割。所以，我在做： # X_train := Pandas Dataframe with no index (auto numbered index) and 62064 rows
# y_train := Pandas 1-column Dataframe with no index (au
我想选择与具有更好的预测得分数据的CSV文件。 我尝试使用下面的代码，以确定交叉验证得分： from __future__ import division
import os,csv
from sklearn import cross_validation
import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn import met
我打算在tflearn模型的hyperparams上执行网格搜索。看来，由tflearn.DNN产生的模式是不与sklearn的GridSearchCV预期兼容： from sklearn.grid_search import GridSearchCV
import tflearn
import tflearn.datasets.mnist as mnist
import numpy as
这可能是一个非常简单的问题，但这是一个我一直困惑，并坚持一段时间，所以我希望我可以得到一些帮助。 我正在使用交叉验证来测试我的数据集，但是我发现索引熊猫df并不像我期待的那样工作。具体来说，当我打印出x_test时，我发现x_test没有数据点。实际上，有索引但没有列。 k = 10
N = len(df)
n = N/k + 1
for i in range(k):
print