有人能解释一下使用shuffle函数的“正常”k-折交叉验证之间的区别吗？ kf = KFold(n_splits = 5, shuffle = True) 以及重复的k折交叉验证？它们不应该返回相同的结果吗？ 很难理解其中的区别。 任何提示都是值得感谢的。
浏览 60提问于2020-12-30得票数 1
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由于神经网络的运行时间很长，似乎k-折交叉验证在convn网络中并没有得到重视。我有一个很小的数据集，我对使用给定的示例进行k-折交叉验证很感兴趣。有可能吗？谢谢。
浏览 3提问于2016-12-19得票数 12
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目标检测交叉验证
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我已经训练了我的YOLO模型5次，用于不同的train-val分裂。5折交叉验证。然后，每次我在测试数据上运行它以进行预测。预测输出的格式如下。我有五个这样的。有没有一般的方法可以做到这一点？有人知道怎么解决这个问题吗？
但我不知道如何做，当你有许多边界框为同一图像。
浏览 2提问于2021-02-19得票数 0
我有一个包含4组不同特征的数据框。
我需要用这四个不同的特征组创建4个不同的模型，并将它们与集成投票分类器结合起来。此外，我需要使用k-折交叉验证来测试分类器。然而，我发现很难将不同的特征集、投票分类器和k-折交叉验证与sklearn中提供的</em
浏览 24提问于2020-05-28得票数 0
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我是神经网络的新手，我想使用K-折叠交叉验证来训练我的神经网络。我想使用5折50次，批处理大小为64我在scikit中找到了一个用于k折交叉验证的函数。model_selection.cross_val_score(model_kfold, x_train, y_train, cv=5)history
浏览 26提问于2020-02-24得票数 1
我将我的数据集划分为训练数据、验证数据和测试数据，然后对训练数据执行gridsearch-crossvalidation。这作为交叉验证方法足够了吗，或者我需要在GridSearchCV之后实现k-折交叉验证吗？我有点困惑，因为我认为网格搜索只能帮助我找到最优的超参数。
浏览 16提问于2019-05-11得票数 0
我正在尝试使用k-折交叉验证来调整在pyspark中生成的回归树。然而，就我目前所见，将pyspark的CrossValidator与pyspark的DecisionTree.trainRegressor结合起来是不可能的。以下是相关代码。DecisionTree.trainRegressor(trainingData, categoricalFeaturesInfo={}, impurity='variance'
浏览 28提问于2019-10-04得票数 0
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使用K-折叠交叉验证时，我通常会看到5个折叠和10个折叠。1995年的推荐10折cv。然而，这一结论是基于使用当时模型的小数据集。
我只是在想，目前使用5和10折的做法是否还会让人想起那篇论文的惯例？或者有没有其他好的理由使用5或10折而不是6，8，12等？
浏览 14提问于2018-07-21得票数 0
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我基本上理解了k-折交叉验证是如何工作的，并且已经开始在我的MATLAB脚本中实现它，但是我有两个问题。
当使用它来选择网络特征时(隐藏单位、权重衰减优先和否。在我的例子中)。我应该在每个“折叠”之后重新初始化权重，还是应该将我的下一个训练折叠输入到已经训练好的网络中(它的权重已经针对前一个折叠进行了优化)？似乎后一种做法应该会产生较低的误差，因
浏览 12提问于2017-02-05得票数 4
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谁能给我举个例子，说明在libsvm的多类SVM分类中，platt scaling是如何与k-折交叉验证一起使用的？
我将整个数据集分为两部分:训练和测试。为了进行交叉验证，我对训练数据进行了分区，其中一个分区用于测试，其余的用于训练多类SVM分类器。
浏览 3提问于2016-04-10得票数 1
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我正在使用R中的C5.0在心脏病数据集上做一些分类任务，在大多数情况下，数据将被分成80%用于训练，20%用于测试，我想使用k倍交叉验证(k=10)，但我对这一点感到困惑，正如我们所知道的那样，通过使用10倍交叉验证，我们将整个数据划分为9个训练子集和一个子集进行测试。是否可以将数据划分为训练数据的80%和测试数据的20%，然后对列车数据进行k倍交叉</e
浏览 0提问于2017-11-20得票数 3
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我正在使用libsvm执行分类任务。我有一个10折交叉验证，其中F1得分为0.80。然而，当我将训练数据集一分为二(一个用于训练，另一个用于测试，我称之为保持测试集)时，F1分数降至0.65。拆分是.8与.2的比率。
那么，我的问题是，做k-折交叉验证与坚持测试有什么显著的区别吗？这两种技术中的哪一种将产生一个泛化良好的
浏览 0提问于2016-01-01得票数 1
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虽然从本能上看，选择一个产生最低RMSE的窗口大小似乎是显而易见的，但我如何确保比较是公平的呢？我认为同样的问题也适用于扩大窗口。如果没有，那么应该如何选择最佳的培训窗口？
浏览 0提问于2021-08-13得票数 0
我有一个这样的估计器： import numpy as npestimator_var': self.estimator_var, 'tmpVar': tmpVar}
然后，我创建了一个管道，其中包含估计器(以及其他)，并将其提供给GridSearchCV进行k-折交叉验证。K-折交叉<
浏览 2提问于2017-01-26得票数 0
我看到很多R代码，其中一个完整的数据集首先被分割成一个训练集和一个测试集：library(klaR)
data(iris=0.8, list=FALSE)data_test <- iris[-trainIndex,]train_control <- trainCo
浏览 1提问于2018-06-26得票数 2
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我正在使用交叉验证来评估具有scikit-learn的分类器的性能，并且我想要绘制精度-召回率曲线。我在scikit-learn`s的网站上找到了来绘制PR曲线，但它没有使用交叉验证进行评估。在使用交叉验证时，如何在scikit学习中绘制精确召回曲线？我执行了以下操作，但我不确定这是否是正确的方法(psudo代码)：
pr
浏览 2提问于2014-10-27得票数 7
我是CRFSuite库的新手，但我知道如何训练模型并将其保存到文件中，这要归功于"-m“选项。然而，我试图掌握de k-折叠交叉验证，但是"-m“选项似乎不能将de进程保存在文件中。我可以举一个简单的例子来说明k折交叉验证在CRFSuite中的良好使用，它将流程写入一个文件(不是日志文件，而是模型文件)。在文档中，作者解释了如何进行k折叠交叉验证，但没有指定保存
浏览 15提问于2014-12-09得票数 1
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K折叠交叉验证混淆？
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我正在使用K倍交叉验证来测试我训练过的模型，但惊讶的是，每一个K倍的准确性是不同的。例如，如果我使用5K折叠，每个折叠有一个不同的准确性。那么，我应该用哪一种折叠？平均所有5个折叠是最好的选择吗？第二，为什么数据集分割率(70/30)在5倍交叉验证和10倍交叉<em
浏览 0提问于2017-05-23得票数 2
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