我有尺寸为5000 x 3027（CIFAR-10数据集）矩阵形式的训练数据集。在numpy中使用array_split，我将它分成5个不同的部分，我只想选择其中一个部分作为交叉验证折叠。然而，当我使用类似 XTrain [[Indexes]]的索引是[0,1,2,3]这样的数组时，我的问题就出现了，因为这样做会给我一个尺寸为4 x 1000 x 3027的3D张量，而不是一个矩阵。如何将“4 x
我试图使用leave-one-out（LOO）交叉验证来预测来自PCA的一些数据。 的prcomp顺利，但是当我到predict落入函数得到不高兴 error: 'newdata' must be a matrix or data frame 因为我供给载体（即，单一的行），而不是一个矩阵（即多行）。 我试过as.data.frame和as.matrix和各品种上，但我仍然得到错误 error:
我正在尝试对我的文章执行Leave-one-out简历，但是当我运行该过程时，我获得了100％的准确性，我无法弄清楚我错过了什么。这是我的代码： import sklearn
from sklearn.datasets import load_files
import numpy as np
from sklearn.cross_validation import cross_val_sco