cross-validation

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    trainControl in caret package

    在caret包中，有一个名为trainControl的东西，它允许我们执行各种交叉验证。为了执行10倍交叉验证中，应当使用 fitControl <- trainControl(method= "repeatedcv", number = 10, repeats = 10) fitJ48_10_fold <- train(x = x, y =y, method = "J48", trContro
    r cross-validation r-caret training-data 2015-02-11

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    10倍交叉验证 - 功能问题

    我已经创建了一个函数来执行从库（MASS）的数据集birthwt 10交叉验证。函数内的代码正在做我想做的事情。但是，我想使用函数外返回的值，但我不能访问函数外的mean_mrate变量。 我的代码是： library(MASS) tenfold3 = function() { fold = 10 end = nrow(birthwt) fold_2 = flo
    r function cross-validation 2014-11-14

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    交叉验证火车集其中类别变量与实际人口不同的分布

    （ML中的noob，耐心） 我想测试我的scikit-learn SVMLinear分类器的性能。我的火车集有不同于实际人口的班级分布，但我的测试集是一个代表，并且像实际人口一样分布。 我注意到有一个类的重量参数，我想尝试给我的分类器实际的人口分布，看看它是否有助于它的表现更好。 但是 - 由于我的火车集分布不同，所以将我的验证集，对吧？那么我应该期望验证有所改进，还是必须使用我的测试集来查看改进
    machine-learning scikit-learn cross-validation 2015-01-08

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    使用交叉验证为k最近邻居分类器找到正确的k值

    我正在研究关于葡萄酒质量的UCI数据集。我已经应用了多个分类器，而k-最近的邻居就是其中之一。我想知道是否有一种方法可以通过5倍交叉验证找到最近邻居的k的确切值。如果是的话，我该如何申请？我如何使用5倍简历来获得决策树的深度？ 谢谢！
    ipython classification decision-tree nearest-neighbor cross-validation 2014-11-23

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    如何通过索引自定义sklearn交叉验证迭代器？

    与Custom cross validation split sklearn类似我想为GridSearchCV定义我自己的拆分，为此我需要定制内置的交叉验证迭代器。 我想将我自己的一套列车测试指标交叉验证传递给GridSearch，而不是让迭代器为我确定它们。我浏览了sklearn文档页面上的可用cv迭代器，但找不到它。 比如我想实现这样的事情 数据有9个样品 为2倍CV创建我自己的一套培训测试指
    python validation scikit-learn cross-validation 2014-11-24

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    如何交叉验证正确

    我一直在尝试使用Python和scikit-learn工具包来训练ML分类器。 首先我申请我自己的阈值（如int（LEN（X）* 0.75）），在将数据集和打印我的指标时，得到了这样的结果： precision recall f1-score support 1 0.63 0.96 0.76 23 2 0.96 0.64 0.77 36 avg/t
    python scikit-learn cross-validation 2015-01-16

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    R中用于QSAR数据的特征选择用于回归分析

    我正在为我的数据进行QSAR研究，并在通过DRAGON软件运行我的结构并获取描述符后，剩下383个描述符（移除常量和全部）。 现在我想对我的数据执行特征选择。其中n = 26和p = 383。那么我应该遵循什么方法？ 我已经做了一些明智的回归分析以及遗传算法研究，以获得7个非常合适的描述符的R2值为0.831。 但我想尝试其他方法，例如随机森林方法，PLS或PCA来处理我的数据。我使用相同的R。因
    r cross-validation feature-selection 2015-03-08

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    统计和机器学习预测成功或失败的行动

    因此，目前我有一个机器学习类型设置与人工神经网络类型的系统设置..数据查询时，我得到的时候要求说一个特定的日期和时间和某件事的成功（不能谈论什么）。 然后我可以得到这个问题的列表。现在我有一个包含元数据的列表，这些元数据被标记为成功或失败（这是基于另一个算法来决定的），我怎么能从这个数据模型预测未来事件是否最有可能。 线性回归是最佳选择吗？ 任何建议将是非常有用的:)！
    machine-learning statistics cross-validation 2014-12-02

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    对新数据集进行NN验证

    我在Matlab中使用newff函数来训练我的数据集。现在，我想验证我的NN用于新数据集。我输出训练NN的权重和偏差，并将其用于新的数据集。由于训练NN中的输入变量被标准化（在1和-1之间）[目标值未标准化]，因此训练数据集的计算输出具有负值。 我想我应该重新调整输入和输出以获得正确的值。但我不知道怎么可能会被执行？ 净= newff（最小最大[]，[20 20 20 1]，{ '正切S型' '正
    matlab neural-network weight cross-validation 2015-03-13

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    cv.glm可变长度不同

    我想，但是我做我的错误 Error in model.frame.default(formula = lindata$Y ~ 0 + lindata$HomeAdv + : variable lengths differ (found for 'air-force-falcons') 空军 - 猎鹰每次上线性模型cv.glm是在数据集中lindata的第一个变量。当我运行glm时，我没有任何
    r glm cross-validation 2015-02-05
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