我有一个回归问题，我正在使用keras全连接层来模拟我的问题。我正在使用cross_val_score，我的问题是:如何提取cross_val_score所做的每个训练/验证组合的模型和历史记录？keras.models import Sequentialfrom keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegre
浏览 9提问于2019-11-05得票数 0
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角化绘图损耗与均方误差
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有人能给我一个关于我如何合并MSE &损失情节的建议吗？我一直在跟踪一些机械掌握帖子来描述这个问题，但是应用程序是分类的，我正在尝试回归。另外，我的脚本的不同之处在于，我通过调用一个函数来定义模型，所以我很好奇，如果没有定义模型的函数def wider_model()，我的脚本是否可以重新编写。在机器掌握文章中，有人确实问了这个问题，如何进行回归，据推测，如果您打印print(history.history.
浏览 0提问于2019-02-21得票数 2
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在为glmnet.cr构建一个类似的函数，比如cv.glmnet (一个类似的包，它实现了连续比顺序回归的套索)时，我在cv.glmnet中遇到了这个问题。3) 创建一个列表来存储交叉验证的结果根据交叉验证理论，运行for loop以适应不同
浏览 0提问于2014-02-17得票数 3
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Keras中的交叉验证
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我正在Keras中实现一个多层感知器，并使用scikit学习执行交叉验证。为此，我受到了问题中的代码的启发。，我了解到神经网络的知识表示是在突触权值中进行的，在网络跟踪过程中，对权重进行更新，从而降低网络的误码率，提高网络的性能。(在我的例子中，我使用的是监督学习)
为了更好地训练和评估神经网络的性能，常用的一
浏览 6提问于2018-01-03得票数 21
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我构建了一个栅栏模型，然后使用该模型通过预测命令从已知数据点预测到未知数据点。有没有办法验证模型和这些预测？我是否必须分两部分来做这件事，例如使用模型的二项式部分的敏感性和特异性？关于如何评估此模型的有效性，还有其他想法吗？
浏览 1提问于2016-11-14得票数 0
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我在理解如何实现交叉验证方面遇到了一些困难。在我的例子中，我试图将它应用到LVQ系统中。这就是我目前所理解的..。
可以为LVQ调整的参数之一是为每个类建模的原型数量。为了找到最佳的原型数量，必须对训练数据进行模型训练，然后对未见数据进行测试并计算其性能。但是，根据用于培训和验证的数据点，性能结果将有所不同。因此，交叉验证可以用来获得</
浏览 1提问于2015-12-30得票数 1
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我使用的是交叉验证(5倍)的学习技巧。
交叉验证。，我得到我的数据集，并使用它在5倍交叉验证。返回的分数(全部5个)在.80到.85的范围内。直接训练，如果我使用相同的数据集与火车测试分割(0.2测试部分)，并直接拟合和预测，我得到了.70的准确性。(召回和中华民国也较少)。因此，在<
浏览 3提问于2017-09-09得票数 0
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从K折交叉验证中选择哪个模型
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我读到了关于交叉验证以及如何使用它来选择最佳模型和估计参数的内容，我并不真正理解它的含义。假设我建立了一个线性回归模型，并进行了10折交叉验证，我认为这10个模型中的每一个都会有不同的系数值，现在我应该选择10个不同的系数值作为我的最终模型或估计参数。或者，我们使用交叉验证的
浏览 3提问于2017-08-03得票数 2
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如果我在Weka上的特定数据集上运行5次交叉验证，我将获得一组优化的参数。如何使用此参数在weka上运行另一个10折交叉验证？
浏览 1提问于2011-02-25得票数 0
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这个例子摘自的“用Python进行深度学习”一书。它使用Keras库和Tensorflow后端建立了一个具有一个隐层(13，13，1)的完全连接的神经模型。seed = 75-拟合与评价模型问题似乎在交叉<
浏览 0提问于2018-01-31得票数 0
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我在Matlab2013a中使用lasso函数。它的工作如下： r = [0;2;0;-3;0];%Construct the lassonumber of predictors (columns) in X, and L is the number of Lambda values
%Plot the cross-validated fitslassoPlot(B,FitInfo,'PlotT
浏览 4提问于2015-09-01得票数 0
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e1071::svm()中的总准确率是如何计算的？这与从混乱表中计算得出的结果不同： > x <- subset(iris, select = -Species)> model <- svm(x, y,cross
浏览 25提问于2019-10-16得票数 0
当使用5倍交叉验证来创建模型时，创建了5个不同的模型.最后一种模式的选择可能有所不同：
best-estimated (或其他标准)在5倍创建的模型或中建模，该模型在对所有数据集进行培训时创建。我知道交叉验证是用于模型检查，而不是用于建模。所以当在模型上使用predict_proba时，这个概率是如何<
浏览 1提问于2022-06-15得票数 0
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我将我的数据集与随机森林分类器相匹配，发现模型的性能在不同的训练和测试数据分割集之间会有所不同。正如我所观察到的，在ROC曲线下，AUC将从0.67上升到0.75 (在相同的参数设置下用相同的模型进行拟合)，下垫范围可能会更宽。那么，这种现象背后的问题是什么，以及如何处理这个问题呢？据我理解，交叉验证用于特定的列车和测试数据<e
浏览 0提问于2017-01-05得票数 2
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如何从合适的GridSearchCV中提取最佳管道，以便将其传递给cross_val_predictfrom sklearn.datasets import fetch_20newsgroupsgs_clf = gs_clf.fit(X, y)
### outputs: Fitting 3 folds for each
浏览 6提问于2017-07-18得票数 2
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cross_val_predict我理解cross_val_score函数将数据划分为折叠(根据cv的个数)，将每个不同的折叠作为test_data，其余的3个折叠作为train_data，对模型进行训练，然后在丢弃模型之前得到test_data的分数，然后输出4个不同的train_data折叠的</e
浏览 3提问于2021-08-07得票数 1
我一直在试图弄清楚GridSearchCV的GridSearchCV参数是如何计算的(换句话说，它意味着什么)。说：
test_pred = np.zeros(y.shape) * np.
浏览 4提问于2014-06-07得票数 6
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因此，我在理解交叉验证如何在机器学习中进行建模时遇到了一些麻烦。那么我如何使用这些结果在新的第101个样本上进行测试呢？
或者是生成的10个分类器以某种方式聚合成一个分类器？
浏览 2提问于2013-11-19得票数 3
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当使用随机森林时，使用常规交叉验证和仅取不同随机状态的多个模型的平均结果会给出与重复的K倍交叉验证相同的结果吗？
重复的K倍交叉验证基本上重复交叉验证与多个不同的分裂数据和报告的平均结果。
浏览 0提问于2021-03-23得票数 0
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我这里有一个训练集，一个验证集和一个测试集。我想知道如何在不同的参数(由插入符号上的网格定义)上训练模型，但是使用在验证集上计算的分类度量？ metric="ROC",
svm.tune
浏览 2提问于2016-01-21得票数 0
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