分类器的每个折叠的曲线图
是指在机器学习中用于评估分类器性能的一种图形化表示方法。它通过绘制不同训练集大小下分类器的性能指标（如准确率、精确率、召回率、F1值等）与训练集大小之间的关系，来帮助我们了解分类器在不同数据规模下的表现。
分类器的每个折叠的曲线图通常是通过交叉验证（Cross-validation）得到的。交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将数据集划分为若干个子集，然后使用其中一部分作为测试集，其余部分作为训练集，多次重复这个过程，最终得到每个子集上的性能指标的平均值。
曲线图的横轴表示训练集的大小，可以是样本数量、样本比例等。纵轴表示分类器的性能指标，可以是准确率、精确率、召回率、F1值等。每个折叠对应曲线图上的一个曲线，表示在不同训练集大小下分类器的性能变化情况。
分类器的每个折叠的曲线图可以帮助我们评估分类器在不同数据规模下的性能表现，从而选择合适的训练集大小。通常情况下，随着训练集大小的增加，分类器的性能会有所提升，但是当训练集大小达到一定程度后，性能的提升会逐渐趋于平缓。因此，曲线图可以帮助我们找到一个合适的训练集大小，以在保证性能的同时减少训练时间和资源消耗。
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我试图执行5倍交叉验证在python使用Keras ANN分类器，我需要一个单一的平均分类报告和混淆矩阵的所有折叠。
我可以计算每个折叠的混淆矩阵和分类报告，并按照提供的代码片段显示它们。
问题：
如何计算所有折叠的平均混淆矩阵和平均报表？
浏览 2提问于2020-11-19得票数 0
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我工作在SNLI数据集的句子分类任务。该数据集包含两个句子，需要判断第二句是否包含，是否与相矛盾，还是与第一句是中性。
为了达到分类的目的，我实现了基于公司制矩阵的SVM分类，其准确率约为70%。
请有人建议任何其他NLP相关的分类策略，即使用比格，或曲线图，因为我需要拿出一些基线。
浏览 2提问于2017-11-12得票数 0
我正在使用WEKA Explorer运行一个10倍的交叉验证。我将预测输出到CSV文件中。由于10折叠方法混合了数据的顺序，我不知道哪些特定数据被正确地或不正确地分类。我的意思是，通过查看CSV，我不知道哪个特定的1或0被分类为1或0。是否有任何方法可以查看测试集中每个特定实例对每个折叠的分类结果？例如，如果CSV记录被分类的实例的ID，那就太好了。
一种选择可以是手动实现10折叠方法；即，我可以创建10个ARFF文件，然后在每个文件上运行一个与90/10分离的百分比(并保持顺序)。这个解决方案看起来非常精细，花费很大，而且容易出错。
谢谢你的帮忙!
浏览 2提问于2016-09-06得票数 0
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PROC CLUSTER的SAS文档中有一个对Iris数据集执行聚类分析的示例： proc cluster data=iris method=ward print=15 ccc pseudo;
var petal: sepal:;
copy species;
run;
proc tree noprint ncl=3 out=out;
copy petal: sepal: species;
run; 从PROC FREQ我们可以看到有16个错误分类： proc freq;
tables cluster*species / nopercent norow noco
浏览 42提问于2020-12-15得票数 0
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我有一个问题，使用交叉验证的文本分类在雪橇。在交叉验证之前向量化所有数据是有问题的，因为分类器会“看到”测试数据中出现的词汇表。为了解决这个问题，Weka对分类器进行了过滤。对于这个函数，什么是sklearn等效的？我的意思是，对于每一个折叠，特征集将是不同的，因为训练数据是不同的。
浏览 3提问于2014-03-26得票数 8
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R:绘制OOB错误率
、、、
我目前正在使用随机森林分类模型。我正在使用randomForest包。由于我总共使用了11个不同的类，所以使用plot()函数会得到12个错误率的曲线图-类错误率和OOB错误率。有没有办法只画出OOB错误率？
浏览 3提问于2016-08-24得票数 2
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我试图为一个ML问题实现堆叠模型，并且很难计算出交叉验证策略。到目前为止，我已经使用了10倍交叉验证我的所有模型，并希望继续使用这种堆叠以及。这是我想出来的但不确定这是否有意义，
每次迭代10倍的简历，你将有9倍的训练(训练数据集)和1倍的测试(测试数据集)。
将训练数据集分为F1、F2和F3三部分。
在F1上对基本分类器进行训练，使用F2进行早期停止，并从F3 -> F3的折叠预测中退出(F3‘是基分类器在F3上所做的一组预测)
在F2上对基本分类器进行训练，使用F3进行早期停止，并从F1 -> F1的折叠预测中退出
在F3上对基本分类器进行训练，使用F1进行早期停止，并从F2
浏览 0提问于2022-02-10得票数 0
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我正在处理一个具有多个分类预测器的多项式响应数据集。 我选择在Python上运行一个分类随机森林，效果很好。我能够得到最重要的贡献因素和它们的部分曲线图。 我不能找出哪些预测者对哪个结果贡献最大，并且意识到RF可能不是理解预测者和多个结果之间的动态的最合适的模型。我希望你能提出其他模型，反映结果和预测因素之间的动态关系。谢谢
浏览 27提问于2019-06-29得票数 1
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我正在尝试在GWT应用程序中创建一个dygraph(使用gviz)。双曲线图在左上角显示为折叠图表。我能看到那个角落里的滑块。如果我调整浏览器窗口的大小，图表将按预期显示。
我想调用chart.resize(width，height)，但得到的错误图表没有方法调整大小。
有什么办法解决这个问题吗？
浏览 0提问于2012-04-06得票数 0
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假设X是一个原始的标记数据集(即带有训练标签的数据集)，而Process(X)返回一组Y实例，这些实例已经用属性编码并转换为像Y.arff这样的weka友好文件。
另外，假设Process()有一些“泄漏”：有些实例Leak = X-Y不能一致编码，需要得到默认的分类FOO。培训标签也是众所周知的泄漏集。
我的问题是，在将某些分类器应用到子集Y之后，如何最好地将泄漏的实例引入weka计算流，然后用默认的分类标签折叠Leak实例，然后在整个集合X中执行调用？代码：
DataSource LeakSrc = new DataSource("leak.arff");
Instance
浏览 3提问于2015-10-28得票数 7
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是否有任何内置的方法，可以绘制训练，有效，测试曲线图在每个时期的MLP分类器在Sklearn中？
浏览 0提问于2018-09-16得票数 1
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橙中的混淆矩阵
、、、、
我使用交叉验证来评估橙色分类算法的性能，但我对混淆矩阵有一些疑问：
如何存储与交叉验证的每个折叠关联的混淆矩阵？
结果=orngTest.crossValidation(分类器，表，5，随机种子= 1) cm =orngStat.confusionMatrices(结果)
上面你可以看到我的部分代码。正如我从文档中了解到的，对象confusionMatrices应该有5个不同的混淆矩阵，但这不是真的，因为我检查了它，并且只存储了一个对象。
有人能解释我怎么得到这5个矩阵吗？万一这是不可能的，你能解释一下我在过程结束时得到的混乱矩阵是如何计算的吗？
警局。顺便说一下，这是用橙
浏览 5提问于2015-04-28得票数 1
我想使用GridSearchCV ( n_jobs > 1)作为特定的分类器，但是我有来自另一个源的10倍交叉验证的折叠信息。是否有方法输入已经划分为折叠的数据，而不是使用GridSearchCV创建的折叠。
谢谢!
浏览 7提问于2013-08-15得票数 6
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我知道当建立模型来预测浮动值时，报告模型验证的一个常用方法是使用k折叠技术并计算所有折叠精度的平均值(这里是一个类似的问题)。
现在假设我的模型是一个分类器，并且每个折叠输出一个混淆矩阵。我如何组合混乱矩阵
浏览 0提问于2022-09-29得票数 1
我有一组按日期列出的分类变量。期望的结果是由特定日期范围选择的分类变量的计数的曲线图。我可以生成整个集合的曲线图，但我发现(或人们建议我使用)的任何变体都不会产生这种结果。Date的格式是date，libloc是一个字符。期望的最终结果是我们按学期在不同位置执行的指令数量的曲线图。我知道这对你们大多数人来说是一个不重要/无趣的问题--但我是一个62岁的经典图书管理员，因为流行病，我不得不学习编程，这样我才能保住我的工作-所以人们能不能仁慈一点。我意识到我没有按照你想要的方式表达我的问题，但我正在尽我所能做到这一点。
library(ggplot)
library(lubridate)
l
浏览 0提问于2020-07-16得票数 2
阅读文档为k折叠交叉验证，我试图了解每个折叠的培训过程。
这是正确的吗:在生成cross_val_score时，每个折叠包含一个新的训练和测试集，这些训练和测试集被传递到分类器clf中用于评估每个折叠的性能。
这意味着增加折叠的大小会影响准确性，这取决于训练集的大小，因为折叠的增加减少了每个折叠可用的训练数据？
使用以下方法生成文档cross_val_score：
from sklearn.model_selection import cross_val_score
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
scores = cross_val_s
浏览 3提问于2017-09-25得票数 1
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关于K次交叉验证的问题
、、、
在机器学习过程中，假设我们选择了k=10作为“K-折叠交叉验证”。在完成“K-折叠交叉验证”的k步后，如何选择分类器的最终模型？(我们将用它来预测新的数据)
浏览 0提问于2018-05-08得票数 2
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在我的ggplot2图中，沿着x轴上的分类变量绘制了大约150个观察值(见下图)。然而，最接近y轴的观测值被绘制在曲线图的线条上，这是我想要避免的(参见图片中的箭头)。 我该怎么做？ (如果x轴是连续的，我可以手动设置限制，但对于分类变量，我不认为这是可能的…) 下面是现在的情况： ?
浏览 8提问于2020-09-15得票数 0
3回答
当我们做k-折叠交叉验证时，我们应该仅仅使用具有最高测试精度的分类器吗？从交叉验证中获取分类器的最佳方法通常是什么？
浏览 0提问于2016-09-13得票数 15
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我有不平衡的标签。也就是说，在二进制分类器中，我有更多的正面(1)数据和更少的负面(0)数据。我正在使用分层K折叠交叉验证，并得到真正的负片为零。你能告诉我有什么方法可以让真负片得到更大的tan0吗？
浏览 0提问于2016-08-23得票数 0
我尝试使用朴素贝叶斯分类器对文本进行分类，同时也希望使用k-折叠交叉验证来验证分类结果。但我还是很困惑如何使用k-折叠交叉验证。据我所知，k折叠将数据划分为k个子集，然后使用其中一个k个子集作为测试集，而另一个k-1子集被放在一起形成一个训练集。我认为，作为培训集，数据必须有标签来进行培训。因此，要使用k折叠交叉验证，所需的数据是标记数据吗?对吗?非标记数据如何？
浏览 2提问于2014-10-02得票数 0
from sklearn import datasets, linear_model
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:150]
y = iris.target[:150]
lasso = linear_model.Lasso()
y_pred = cross_val_predict(lasso, X, y, c
浏览 3提问于2021-03-18得票数 2
我使用GridSearchCV对象来训练分类器。我设置了5倍验证参数搜索，在调用fit()之后，我需要查看每个折叠验证集的指标，即准确性和F1评分。我该怎么做？
clf = GridSearchCV(pipeline,
param_grid=param_grid,
n_jobs=1,
cv=5,
compute_training_score=True)
注意：
我没有单独的测试集可供使用，所以我
浏览 3提问于2016-04-06得票数 2
在作为XPINC App打开的XPages应用程序中，我在分类视图中折叠/展开图标时遇到了问题。
对于折叠/展开，我使用自己的图标(Minus.gif/Plus.gif)。展开图标将不会出现任何问题，但不会显示折叠图标。我可以点击它，但图像是隐藏的。
在IE，Chrome，FF和Safari中我没有任何问题。
感谢所有人的解决方案！
浏览 5提问于2012-08-29得票数 0
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我使用了两种具有相同SKlearn决策树的方法，一种使用验证集，另一种使用K折叠。然而，我不确定我是否真的通过使用KFold实现了什么。从技术上讲，交叉验证确实显示了5%的准确性，但我不确定这是否仅仅是这个特定数据的谱性扭曲了结果。
对于KFold的实现，我首先使用以下方法将培训集分割成若干段：
f = KFold(n_splits=8)
f.get_n_splits(data)
然后从其中获取数据帧
y_train, y_test = y.iloc[train_index], y.iloc[test_index]
在一个循环中，正如许多在线教程中所看到的那样，如何做到这一点。然而，这里出
浏览 1提问于2018-01-13得票数 0
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我一直在使用LibSVM分类器对3种不同的类进行分类-标记为2，1，-1。
我试图使用MATLAB为一些使用LibSVM生成的数据生成Roc曲线图，但是很难理解它需要运行的参数。
我假定：
标签是生成的标签向量，它说明我的数据属于哪个类(我的数据由1、-1和2组成，大小为60x1 )。
分数是LibSVM创建的名为“accuracy_score”的变量(大小为60x3)
但我不知道什么是高级课程？
我也希望知道我的假设是否正确，如果不正确，原因是什么？
浏览 3提问于2014-05-16得票数 3
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我试图拟合一条简单的逻辑曲线，1个响应~1个预测因子。 library("drc")
mL <- drm(percent_farm_tractor ~ year, data = final.df, fct = L.3(),
type = "continuous")
summary(mL)
plot(mL)
coef(mL)
modelFit(mL) 我习惯于使用逻辑回归作为一种分类方法，对这些包的使用我几乎一无所知。此模型返回下面的摘要和拟合曲线图： 模型摘要 ? 绘图 ? 我知道"b“是坡度，"d”是天花板，"
浏览 26提问于2019-03-18得票数 0
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我有一个关于交叉验证的问题:我使用朴素的Bayes分类器对博客文章进行分类。当我验证我的数据集而没有k-折叠交叉验证时，我得到了一个0.6的精度分数，但当我进行k-折叠交叉验证时，每一个折叠都会呈现出一个更高的精度(大于0.8)。
例如：
(手动拆分)：验证集大小: 1452，训练集大小: 13063，准确性: 0.6033057851239669
然后
(k-折叠)：折叠0 ->训练集大小: 13063，验证集大小: 1452精度: 0.8039702233250621 (所有折叠大于0.8)
等等。
这一切为什么要发生？
浏览 2提问于2015-02-20得票数 0
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我有39个医学MR图像的数据集，我必须建立一个模型来分类肿瘤类型。因此，是否适合使用k-折叠交叉验证来验证模型？如果是的话，K的数目是多少？
浏览 0提问于2018-12-05得票数 3
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反向绘制多个数据
、、、
我有3个数据集，用时间戳捕获。我想根据时间戳绘制数据集，并跟随时间的推移。请参考附件中的图片。 plots(1)：使用数据(A1: D16)简单地插入图表，主轴为y1和y2，次轴为y3，所有的曲线图都与时间的流逝相反。我想随着时间的推移改变曲线图(即较旧的数据在左边，较新的数据在右边)，这样所有的曲线图都会随着时间的推移而显示(单调增加)。 plots(2)：所以，我选中了Format Axis设置中的"categories in reverse order“复选框。但是这颠倒了x轴以及使用主轴的y1和y2的曲线图(好的)，而不是使用次轴的y3的曲线图(坏的)，所以我有两个跟踪时间的
浏览 33提问于2020-03-26得票数 0
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我想交叉验证一个模型，玩下面的纸牌游戏(见图)。
我在1000场游戏的数据集上训练了模型，目标是最大限度地提高每一场游戏的利润。它在训练数据集上工作得很好，但我想要对它进行k折叠验证，以确保它具有良好的通用性。
在这种情况下，我如何应用k-折叠验证？这个模型不是回归者。它是一个分类器，而且具有可变的奖励/惩罚。所以我不能计算验证折叠的MSE，这里没有MSE。在这种情况下，我如何应用k-折叠验证？
📷
浏览 0提问于2018-08-22得票数 0
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我有以下方法，这是执行分层k折叠交叉验证的逻辑的一部分。
private static IEnumerable<IEnumerable<int>> GenerateFolds(
IClassificationProblemData problemData, int numberOfFolds)
{
IRandom random = new MersenneTwister();
IEnumerable<double> values = problemData.Dataset.GetDoubleValues(problemData.Targe
浏览 2提问于2014-09-11得票数 1
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我使用libsvm分类器对一些数据进行分类。我使用K-折叠技术来评估性能。我在K折叠循环中使用特征选择技术是正确的吗？我写了一个matlab代码，我感觉FS的优先级是错误的，应该从这个循环中删除它。请回答我。谢谢
for i=1:NumKfold
train_data=train{i}(:,1:end-1);
train_p_target=train{i}(:,end);
test_data=test{i}(:,1:end-1);
test_target=test{i}(:,end);
%======================Selecting Be
浏览 0提问于2015-12-04得票数 0
我目前在Keras的2D CNN上工作，用于MRI分类。分类比大约是60/40，我有155名患者，每个患者都有一个由大约180个切片组成的MRI，CNN的输入是一张MRI图像的切片(256*256px)(所以总共输入了大约27900张图像，每个256*256像素)。 我测试了不同的模型，并总是使用混洗分层10折交叉验证和EarlyStopping监视器对它们进行评估，它们都表现得非常好，大约95%到98%的验证准确率。但每次，一次或两次折叠的性能都比其他折叠差得多(验证准确率为70%至80% )。由于折叠是随机的，我希望所有的折叠都表现得一样好。 谁能解释一下这种情况是如何发生的，以及如何防
浏览 100提问于2019-09-10得票数 0
为了提高计算速度，我需要调整一维numpy数组的大小。这里需要注意的是，numpy数组将用作形状描述曲线，该曲线将进一步用作对不同类别进行分类的工具。
目前该数组有853个元素。数组的曲线图是，
有没有什么有效的方法可以减少数组的大小，但我不希望曲线图签名，即特征降级。注意:我希望在不丢失内容签名的情况下有效地将853个样本减少到64个样本。
我使用res=np.resize( srd，( 64，))将853个元素的srd数组调整为64个元素，但调整大小的元素的绘图完全不同。调整大小后的数组图，
浏览 16提问于2020-05-25得票数 0
1回答
我试着训练LSTM层的模型，分类(one_hot)动作(调用/折叠/提升)和时间的时间序列数据。例如，3回合的时间序列，玩家2x呼叫，然后折叠。
#Call #0.5s # Call #0.3s #Fold, 1.5s
[[[1,0,0], 0.5], [[1,0,0], 0.3], [[0,1,0], 1.5]]
第一层(LSTM)不能处理调用/折叠/提升的分类数组，由于非分类时间的关系，我不能使用简单的嵌入层。
第一层-model.add(500，return_sequences=True，input_shape=(3，2))
我试图改变input_shape，但对
浏览 2提问于2017-03-17得票数 4
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我在XPages中有一个简单的viewPanel，其中有几列，其中第一列是分类的。当用户进入视图时，使用expandLevel= "1“折叠视图
我现在请求隐藏视图折叠时未显示的列标题，并在展开一个或多个类别时显示它们。
我该怎么做呢？
谢谢
托马斯
浏览 2提问于2018-11-22得票数 1
我所理解的是，由于自然自举，开箱即用的评估会测试每个分类器在从未见过的数据上的性能，而且它会对集成中的每个分类器进行测试-但只有一次。然而，在K折叠交叉验证中，模型会根据折叠的数量在不同的子集上进行多次评估，那么这也适用于这里吗？boosting和stacking分类器也是如此，这些类型的模型不是像其他单个模型一样容易过度拟合或过于乐观吗？
浏览 10提问于2020-01-21得票数 1
我正在使用ViewPanel来显示分类视图。该视图有4列类别。另外还有3列被合计。
我想打开这个视图，这样前3个分类的列被展开，而第四个列被折叠。
有没有某种类型的SSJS / CSJS可以添加到视图中来实现这一点？
在viewPanel的属性中打开视图时，我没有看到展开/折叠列的选项。
我尝试在后端视图上使用折叠选项，但这对Xpage端没有任何影响。我试着隐藏细节行，但它们还是显示了出来。
浏览 0提问于2012-05-10得票数 3
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我正在处理一个有六个有序类的序数分类问题，我想将一个神经网络分类器和一个尽可能简单、无参数的基线分类器进行比较。
在我的例子中，我希望基线只使用神经网络使用的最重要的单一特性X。对于这个特定的问题，寻找一组类阈值\{t_i\}是有意义的，它允许我将其分类为：
X <= t_0 -> class 0
t_0 < X <= t_1 -> class 1
t_1 < X <= t_2 -> class 2
t_2 < X <= t_3 -> class 3
t_3 < X <= t_4 -> class
浏览 0提问于2019-07-10得票数 2
2回答
我想知道对分类问题选择哪种类型的模型交叉验证:K次抽样还是随机次抽样(引导抽样)？
我的最佳猜测是使用2/3的数据集(约1000项)进行培训，1/3用于验证。
在这种情况下，K折叠只提供三次迭代(折叠)，这不足以看到稳定的平均误差。
另一方面，我不喜欢随机次抽样特性:有些项目将永远不会被选择用于培训/验证，而有些项目将被多次使用。
使用的分类算法:随机森林和logistic回归。
浏览 0提问于2014-06-20得票数 13
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我有一个用Javascript制作的HTML表格。
我希望能够滚动并将某一行放在顶部(不是标题，而是行)。我已经尝试过了：
$(window).bind('scroll', function () {
console.log('menuTop')
if ($(window).scrollTop() > 10) {
$('.menuTop').addClass('fixed');
} else {
$('.menuTop').removeCla
浏览 0提问于2015-09-08得票数 1
我在R中使用xgboost运行交叉验证。
library(xgboost)
data(agaricus.train, package='xgboost')
data(agaricus.test, package='xgboost')
train <- agaricus.train
test <- agaricus.test
cv.res <- xgb.cv(data = train$data, label = train$label, nfold = 5,
nrounds = 2, objective =
浏览 3提问于2016-06-24得票数 2
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聚类标签的无偏预测
、、、、
我有兴趣评估通过非监督聚类发现的聚类标签的可预测性。假设我有一个由病人组成的数据集，我使用一种无监督的聚类技术来根据他们的基因表达谱对他们进行分组。我的方法发现了4个簇。现在，我想从表达式数据中了解这个集群成员资格是否是可预测的。以全数据无监督聚类标签作为输出变量，以交叉验证的方式训练有监督分类器。因此，我使用80%的数据对分类器进行训练，并对其余20%的分类器进行准确性评估。
这种方法是否有偏差，因为输出集群标签是从完整的数据中学习的？如果是的话，我怎样才能不偏不倚呢？如果我以一种交叉验证的方式进行聚类，我想我需要手动将每个不同折叠之间的集群关联起来。因为我特别感兴趣的是四个集群中的一个相对
浏览 0提问于2015-04-15得票数 1
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我的目标是使用weka将一堆tweet分类为预定义的3类(比如新闻、教育、体育)。
在这种情况下，训练集和测试集是不同的。(训练冗长的网页，只测试一两行tweet)。
如何对此问题执行'N‘折叠交叉验证。
我是否需要混合训练和测试数据集来组成单个文件并应用'n‘折叠交叉验证，或者我是否需要首先训练分类器，然后在weka中对测试集应用'n’折叠交叉验证。
我认为后者是有意义的，但我不是sure.Please帮我解决这个问题。
浏览 5提问于2014-02-20得票数 0
1回答
我目前正在研究分类器的性能比较。为了评估这些性能，我正在计算所有数据集上每个分类器的精度、曲线下面积和平方误差。此外，我需要为某些分类器执行调优参数，以便从准确性方面选择最佳参数，因此需要进行验证测试(我选择了20%的数据集)。
我被告知，为了使这种比较更有意义，应该对每个分类器在相同的集合上进行交叉验证。
因此，基本上，是否有一种方法可以使用cross_val_score方法，使它对所有的分类器总是在相同的折叠上运行，或者我应该从头开始重写一些代码来完成这项工作？
提前谢谢你。
浏览 1提问于2015-05-12得票数 0
我目前正在使用ScikitLearn中的两个类处理一个分类问题，其中有求解器adam和激活relu。为了探索我的分类器是否存在高偏差或高方差，我用Scikitlearns内置函数绘制了学习曲线：
我正在使用一个组-K_折叠交叉验证与8分裂。然而，我发现我的学习曲线在很大程度上取决于分类器的批次大小：
应该是这样的吗？我认为学习曲线是根据独立于任何批次/时代的训练数据来处理准确性分数的吗？对于批处理方法，我真的可以使用这个内置函数吗？如果是，我应该选择哪个批次大小(训练示例的整批或批次size=数或两者之间的某个部分)，以及从中得到什么诊断？或者你通常如何诊断神经网络分类器的偏差/方差问题？
浏览 1提问于2019-03-26得票数 1
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如何设置指定轴线顺序的分类小提琴曲线图？ 下面是一个示例代码。 ordered_x = df['target']
ordered_x = sorted(ordered_x, key=lambda x: mapping[x])
fig.add_trace(go.Violin(x=df['target'],
y=df[feature],
name='test',
side='positive'
浏览 23提问于2020-09-04得票数 2
是否有方法编辑菜单管理页面上的多个菜单项。我有一个网站，在一个菜单下有很多菜单项，如果我想改变多个菜单项的父菜单项，我需要将每个菜单项分别拖到父菜单上。是否有方法可以选择多个菜单项并更改父菜单。
是否有一个模块，让我们可以折叠和扩展菜单，根据我们的要求。
比如分类法管理模块。
浏览 0提问于2013-02-22得票数 0
1回答
我目前正在使用以下代码对dicom图像进行支持向量机分类的交叉验证方法：
#Cross Validation using k-folds
clf = svm.SVC(kernel='linear')
scores = cross_validation.cross_val_score(clf,X,Y,cv=16))
print scores
print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(),scores.std()*2))
如你所见，我目前使用了16个折叠，我怎样才能找
浏览 0提问于2015-11-16得票数 4
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