我想写一个函数，它允许我使用sklearn.model_selection的cross_val_score函数计算通过5个样本交叉验证获得的均方根误差。(知道cross_val_score()函数的评分参数允许选择我们想要使用的度量。)
浏览 169提问于2021-06-17得票数 0
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在交叉验证中，均方误差是否为负值？如果不是那样的话，下面的代码想要说的是
-1 * cross_val_score(lre,x_data[['horsepower']], y_data,cv=4,scoring='neg_mean_squared_error
浏览 2提问于2020-04-17得票数 0
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我正在使用sklearn做一些机器学习。我经常使用GridSearchCV来探索超参数和执行交叉验证。使用它，我可以指定一个scoring函数，如下所示：但是，我想使用均方误差来训练我的SVR模型。不幸<e
浏览 2提问于2018-03-10得票数 2
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我想在R中对线性回归模型执行k倍交叉验证，并测试一个标准错误规则：
因此，我需要一个函数，它给出预测误差和的交叉验证估计值，这个估计值的标准误差(或者至少是每个折叠的最小均方误差，这样我就可以自己计算标准误差许多包都有计算交叉验证误差的<
浏览 7提问于2015-03-26得票数 4
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随机森林交叉验证
、、
我用下面的代码做了随机森林回归和交叉验证。
y_all_pred = rf.predict(xsetr)
from sklearn.mode
浏览 0提问于2018-03-25得票数 1
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目标函数与评价指标的匹配
、、、
模型拟合的目标函数和模型验证的评价指标是否需要在整个超参数搜索过程中保持一致？例如，一个XGBoost模型是否可以以均方误差作为目标函数(将“目标”参数设置为reg: squared :回归和平方损失)，而交叉验证过程是基于显著不同的度量来评估的，例如伽马偏差(伽马回归的剩余偏差或者评价指标应该尽可能地与目标函数相匹配，因此需要选择均</
浏览 0提问于2020-09-25得票数 3
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我在使用scikit-learn的函数。在交叉验证期间，默认情况下使用的是什么？
我希望交叉验证是基于“均方误差回归损失”。在LassoCV中可以使用这个度量吗？我们可以为指定一个评分标准，所以也可以使用LassoCV吗？
浏览 3提问于2017-05-22得票数 3
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我在的文档中读到过，mcr = crossval('mcr',X,y,'Predfun',predfun)函数在matlab中计算错误分类率，但是如果它适用于10倍交叉验证，那么我们就会有10个不同的错误分类值，因为我们做了10次测试，每次测试都会产生一个结果，但是mcr值是单的还是标度的，那么它是取平均错误分类率还是取minimum..etc呢？
浏览 2提问于2015-03-24得票数 0
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现在，我构建了一个LSTM，输入是一个句子，输出是一个由五个值组成的数组，每个值可以是0或1。为此，我使用了keras库。现在我不确定我应该使用哪种丢失函数。现在，我只知道两个预定义的损失函数稍微好一点，这两个函数似乎都不适合我的例子：
二进制交叉熵:好的，如果我的输出只有0或1，分类交叉熵:好的</e
浏览 0提问于2019-02-23得票数 1
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如何使用cross_val_score进行回归？默认评分似乎是准确性，这对于回归意义不大。假设我想使用均方误差，是否可以在cross_val_score中指定scores = cross_validation.cross_val_score(svr, diabetes.datacross_validation.cross_val_score(svr, diabetes.data, diabetes.target, cv=5, scor
浏览 1提问于2014-06-10得票数 33
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多元线性回归的交叉验证
、、、
我正在为回归问题训练不同的模型。因为我想在选择之间找到最好的模型，所以我想用k= 20进行交叉验证，来描述模型的MSE，并在统计上确定哪种模型在它们之间更好。这个问题有多个依赖变量，我想分别确定两个依赖变量的最小均方误差，但是cross_val_score不允许我这样做。MinMaxScaler
浏览 7提问于2022-03-10得票数 0
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我在java中使用LIBSVM，我需要计算AUC值。read文件说我们可以使用-v选项将数据分成n个部分，并计算它们的交叉验证精度/均方误差，但在java中，我使用的是svm_train函数，它没有-v选项(它有支持向量机问题和支持向量机参数作为输入)。因此，我使用了如下所示的svm_cross_validation<
浏览 2提问于2013-11-22得票数 1
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我想在MATLAB的one-against-all 分类中做一个10倍的交叉验证.我试图把这两个相关的答案混合在一起：
选项-v将数据随机分成n个部分，并计算交叉验证</e
浏览 3提问于2012-12-24得票数 10
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输入和输出之间的相关熵
、、、
作为大学工作的一部分，我必须实施一个培训程序，从根本上说，它基于给定层的输入和输出之间的相关性熵的度量，逐层地训练MLP。因此，我的问题是:如何在Theano中计算MLP层的输入和输出之间的相关熵？
浏览 0提问于2017-04-30得票数 0
在xgb.cv函数(来自库xgboost)中，其中一个选项是early_stopping_rounds。此选项的说明为：
If NULL, the early stopping function is not triggered.“如果k轮次的性能没有提高”到底是什么意思？是否为此设置了容差级别tol？即，如果两个连续轮次之间的性能度量差异对于k轮次是< tol？我想知道xgb.cv的容差级别是多少，但在文档中找不到它。
浏览 18提问于2020-08-13得票数 2
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我试图用LSTM解决一个简单的二进制分类问题。我正在努力找出正确的网络损失函数。问题是，当我使用二元交叉熵作为损失函数时，训练和测试的损失值要比使用均方误差(MSE)函数要高。在研究中，我发现了二元交叉熵用于分类问题，MSE用于回归问题的理由。然而，在我的情况下，我得到了更好的准确性和较小的损
浏览 0提问于2019-05-06得票数 11
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我正在进行交叉验证来测试我的神经网络。(('mlp', KerasRegressor(build_fn=baseline_model, epochs=20, batch_size=50, verbose=0)))
交叉val检验的结果是合理的均方误差数使用Sci-Keras ()代替。”', KerasRegressor(model=baseline_model, epochs=20,
浏览 2提问于2021-11-11得票数 1
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为了方便起见，我想知道在cross_val_score中使用嵌套交叉验证时的GridSearch结果。我知道您可以自己做这件事，但只需手动实现交叉验证，但如果它能与cross_val_score一起完成，就会方便得多。有没有办法
浏览 3提问于2013-06-23得票数 9
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在以.h5格式保存模型之前，它的训练损失为0.2394，验证损失为0.2586。在测试保存的模型时，我得到的损失是验证损失的两倍多，即0.6707。我实际上是用训练数据中的样本来测试它，看看我是否会得到同样的损失，甚至更接近它在训练期间。
下面是我计算损失的方法，其中“总计”是我要通过测试模型的图像总数。score = np.sqrt(metrics.mean_squared_error(predi
浏览 0提问于2019-12-21得票数 1
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