我使用sklearn.model_selection中的StratifiedShuffleSplit来拆分数据集。但它只适用于1个标签。那么,如何对两个标签进行分层拆分,并为每个标签中每个类别中的样本数量添加阈值?对不起,我的英语不好。
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=val_size, random_state=42)
for train_index, val_index in split.split(
因此,我很难理解为什么,作为一种常见的做法,对模型进行交叉验证的步骤还没有经过训练。我所说的一个例子可以在中找到。下面粘贴了一段代码:
from numpy import mean
from numpy import std
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import RepeatedKFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import Log
我有一个python脚本,它将文本分为正的或负的。我有一个数据集,在对我得到的文本进行预处理之后,我将它分割成训练和测试数据。
对训练数据的准确率为91%测试数据的准确性为87%
当我尝试真实的数据时,它给了20%的精度,,误差在哪里??
经过训练的数据
Accuracy: 91.459%
Best parameters set found on development set:
{'bow__ngram_range': (1, 2), 'tfidf__use_idf': True}
Optimized model achieved an ROC of:
我正在尝试使用有监督的机器学习来根据作物(例如土豆)各自的长度和宽度来预测它们的重量。在拟合特定模型(例如线性回归)之前,我希望根据数据集中特定作物品种的频率对我的特征进行分层采样。例如,如果我将数据分成5个分区(即使用交叉验证),并且variety1占我的观测值的50%,则每个分区训练集中的50%的观测值应该对应于variety1。这是我使用sklearn (版本0.23)在Python中尝试的代码: import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSpl
我想在我的SVM分类器上进行交叉验证,然后在实际的测试集上使用它。我想问的是,我是在原始数据集上进行交叉验证,还是在训练集上进行交叉验证,这是train_test_split()函数的结果?
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import KFold,train_test_split,cross_val_score
from sklearn.svm import SVC
df = pd.read_csv('dataset.csv', header=None)
X = df[:,0:10]
y = df[:,10]
我是数据科学的新手,一直在为Kaggle的问题而奋斗。用随机森林回归预测评分时,发现列车测试分割得分较高,而CV得分较低。
0.8746277302652172with 与列车测试split_randomforest无列车测试split_randomforest split_randomforest CV随机森林10.713885026374156 %
import time
import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
i
我正在使用xgboost来解决数据集不平衡的分类问题。我计划使用F1得分或roc-auc的一些组合作为我判断模型的主要标准。 目前,从score方法返回的默认值是准确性,但我真的希望返回一个特定的评估指标。我这么做的主要动机是,我假设模型的feature_importances_属性是由影响score方法的因素决定的,而影响预测准确性的列可能与影响roc-auc的列非常不同。现在,我正在将值传递给eval_metric,但这似乎没有什么不同。 下面是一些示例代码: from sklearn.model_selection import train_test_split
from xgboos
我有两个数据集,分别是测试和训练。我把它们集中在一个csv里。我想拆分我的数据用于训练和测试。但它不应该是随机的。我需要拆分火车的前808699行,其余的作为测试?
我试着读两个不同的csv,但我做不到。
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,train_size=808698,test_size=121918,random_state=1)
ValueError: train_size=808698 should be ei
使用sklearn,我希望在样本数据集中有3个拆分(即n_splits =3),并且训练/测试比率为70:30。我可以将测试集分成3倍,但不能定义测试大小(类似于train_test_split方法).Is有没有在StratifiedKFold中定义测试样本大小的方法?
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold as SKF
skf = SKF(n_splits=3)
skf.get_n_splits(X, y)
for train_index, test_index in skf.split(X, y):
# Loops over
我有一个标记的数据集。最后一列(78)包含4种类型的攻击。下面的代码混淆矩阵是正确的两种类型的攻击。有谁能帮助修改keras多类攻击检测和修正代码以获得正确的混淆矩阵?对于精度的正确编码,FPR、TPR适用于多类。谢谢。
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
我有一个分类问题,我希望在sklearn中使用roc_auc值来获得cross_validate值。我的代码如下。
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2] # we only take the first two features.
y = iris.target
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf=RandomForestClassifier(random_state = 0, class_weig