第五章 模型后处理 作者：Trent Hauck 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 5.1 K-fold 交叉验证 这个秘籍中，我们会创建交叉验证，它可能是最重要的模型后处理验证练习...我们会在这个秘籍中讨论 k-fold 交叉验证。有几种交叉验证的种类，每个都有不同的随机化模式。K-fold 可能是一种最熟知的随机化模式。...我们都调用函数来获得得分。...操作步骤 让我们创建分层 k-fold 对象，并通过每个折叠来迭代。我们会度量为 1 的verse比例。之后，我们会通过分割数字来绘制分类比例，来看看是否以及如何发生变化。...p是f值对应的 p 值。 在统计学中，p值是一个值的概率，它比检验统计量的当前值更极端。这里f值检验统计量。
挨个试试 LeaveOneOut class sklearn.model_selection.LeaveOneOut get_n_splits(X[, y, groups]) 返回交叉验证程序中的拆分迭代次数...的形态:(60, 4) y_train的形态:(90,) y_test的形态:(60,) 交叉验证法前测试数据的得分：96.67%:: 交叉验证法后测试数据的平均分：98.00%: 交叉验证法后测试数据的得分...它还实现了"得分样本" "预测" "预测概率" "决策函数" "变换"和"逆变换" ，如果它们在所使用的估计器中实现的话。应用这些方法的估计器的参数通过参数网格上的交叉验证网格搜索进行优化。...对于多指标评估，此属性保存已验证的评分dict，该dict将记分器键映射到可调用的记分器。 n_splits_ Int 交叉验证拆分（折叠/迭代）的数量。...random_state=38,最高得分时的参数: {'alpha': 0.01, '最大迭代数': 1000} 交叉验证与网格搜索模型最高得分: 86.52% 交叉验证与网格搜索最高得分时的参数:
在交叉验证中，数据被重复拆分为非重叠的训练和测试集，并为每对建立单独的模型。 然后聚合测试集的得分来获得更鲁棒的估计。...进行交叉验证的最常用方法是k折交叉验证，其中数据首先被分成k（通常是 5 或 10）个相等大小的折叠，然后对于每次迭代，使用k折中的一个作为测试数据，其余作为训练数据： 这样，每个数据点只在测试集中一次...你可以使用cv参数更改折叠数： cross_val_score(classifier, X, y, cv=5) 交叉验证模块中还有辅助对象，它们将为你生成各种不同交叉验证方法的索引，包括 k-fold：...scikit-learn 中的默认分数，对于分类是准确率，即正确分类的样本的比例，对于回归是 r2 得分，是确定系数。...下面我们绘制 p 值，与 80 个特征中的每一个相关（30 个原始特征和 50 个噪声特征）。 低 p 值表示信息性特征。
什么是交叉验证？ 交叉验证的几种常用方法 验证集方法 留一法交叉验证（LOOCV） k折交叉验证 分层k折交叉验证 对抗验证 时间序列的交叉验证 自定义交叉验证技术 如何测量模型的偏差方差？...同样，您可以忽略p个训练示例，以使每次迭代的验证集大小为p。这称为LPOCV（留出P交叉验证） k折交叉验证 通过以上两种验证方法，我们了解到： 我们应该在很大一部分数据集上训练模型。...现在，最常见的问题之一是：“如何选择正确的k值？”。 k的 值越低， 偏差越大。另一方面，较高的K值偏差较小，但可能会出现较大的可变性。 准确地说，LOOCV等效于n倍交叉验证，其中n是训练的数量。...我们从一个训练集开始，该训练集具有最小拟合模型所需的观测值。逐步地，我们每次折叠都会更改训练和测试集。在大多数情况下，第一步预测可能并不十分重要。在这种情况下，可以将预测原点移动来使用多步误差。...我们还研究了不同的交叉验证方法，例如验证集方法，LOOCV，k折交叉验证，分层k折等，然后介绍了每种方法在Python中的实现以及在Iris数据集上执行的R实现。
剩下的数据，即除测试集之外的所有数据，将被分割成K个折叠数(子集)。然后交叉验证迭代这些折叠，在每次迭代中使用一个K折叠作为验证集，同时使用所有剩余的折叠作为训练集。...重复这个过程，直到每个折叠都被用作验证集。以下是5折交叉验证的流程： ? 将模型在同一个训练数据的不同子集进行K次训练和测试，我们可以更准确地表示我们的模型在它以前没有见过的数据上的表现。...但是在第2部分中，我们看到多元线性回归具有最好的性能指标，为什么会发生变化呢? 为了理解为什么交叉验证得到的分数与第2部分中简单的训练和验证不同，我们需要仔细看看模型在每个折叠上是如何执行的。...上面的cv_compare()函数返回每个折叠中每个不同模型的所有分数的列表。让我们看看三种模型在每次折叠时的r平方是如何比较的。...上表说明了4折CV与训练集和验证集得分不同的原因。R-squared在不同的折叠中差异很大，特别是在xgboost和多元线性回归中。
下面是如何使用交叉验证改进线性回归模型的学习效果的步骤： 导入必要的库：首先，导入cross_val_score函数，它可以用于执行交叉验证并返回每个折叠的评分。...执行交叉验证：使用cross_val_score函数对模型进行交叉验证。你可以指定交叉验证的折叠数量（例如，5折交叉验证）。...评估性能：对于每个交叉验证折叠，计算评分（例如，R^2分数），并最终计算所有折叠的平均分数。...= LinearRegression() # 定义K折交叉验证的折数 k = 5 # 初始化KFold对象 kf = KFold(n_splits=k, shuffle=True, random_state...() std_score = cv_scores.std() print(f"交叉验证{k}-折得分: {cv_scores}") print(f"均方误差(MSE): {mean_score:.2f}
图像显示了三个不同构象状态下的RNA分子（P1、P2和P3），其构象均与晶体结构不同，交叉相关(CCAFM)得分分别为0.77、0.80和0.87。粒子拓扑背景噪声为最大z高度的1%至5%。...同样，分子表面与结构之间的交叉相关（CCAFM）得分也不足以单独识别最佳结构模型，因为高CCAFM得分可能以牺牲结构完整性和分层折叠原则（过拟合）为代价获得。...聚类过程中使用的Go势包含反映模型折叠程度的信息，但动态拟合中Go势的权重设置为最低值，以确保AFM偏置势能够采样显著不同于初始结构的构象。...此外，同一RNA序列可能折叠为截然不同的构象，因此实验获得的单分子数据对解析单个构象的结构至关重要。...DNN的训练与验证 在训练验证集中，DNN的预测r.m.s.d.值与真实值的相关性极高，Pearson系数达到0.95。
总计获得了129,320个变体的三重复丰度测量数据，这占整个序列空间的0.0007%。这些测量具有高度的可重复性（Pearson相关系数r > 0.91；见图1d）。...随着氨基酸替换数量的增加，丰度的中位数测量值有所下降，但仍有数千个带有大量突变的基因型，其丰度得分与野生型蛋白无显著差异（n = 2,706，带有超过20个突变，双侧z检验，名义P值 > 0.05；见图...此外，从组合数据集和ddPCA数据集中推断的自由能变化（模型参数）之间的相关性也非常高（Pearson相关系数r = 0.87），但前者的估计值往往更极端，再次证明了在更多遗传背景中测量突变效应的价值，...首先，仅考虑丰度表型时，作者观察到一个具有未折叠和折叠能量状态的加性双态热力学模型，在验证集中表现优于线性模型（R² = 0.93 对比 R² = 0.87）。...该模型与数据非常吻合（图4g），几乎解释了所有的适应性方差（图4h），并且推断出的折叠和结合自由能变化（一阶项）与之前使用独立的浅层双突变文库获得的结果高度相关（Pearson相关系数分别为r = 0.9
同样，CPM使用嵌套的20倍交叉验证来寻找最佳p值阈值，以最大化功能连接强度之和与认知测量之间的正或负关联。...图2 在400个不相关个体中使用半分割交叉验证估计预测精度和特征权重测试重测信度3.1 预测精度如图2a所示，在所有认知测量中，预测和实际认知表现之间的相关系数显著超过了机会水平的预测。...为每个连接独立计算检验统计量和相应的未校正p值，以检验功能连接强度和认知性能之间不存在关联的原假设。...为什么我们发现特性权重的可靠性大幅下降?在上述所有实验中(图2和图3)，测试-重测信度都是在样本外进行评估的，而之前的大多数研究都考虑了跨交叉验证折叠和迭代的beta系数在样本内的一致性。...更常见的方法是在交叉验证折叠和迭代之间度量特征权重的一致性，提供了夸大的特征权重可靠性估计。
通常只有在一些简单任务中，才能同时获得较高查准率和召回率。 查准率和召回率在不同应用中重要性也不同。...根据混淆矩阵，查准率、召回率也可表示为： 查准率 = 主对角线上的值 / 该值所在列的和 召回率 = 主对角线上的值 / 该值所在行的和 ④ 实验 利用sklearn提供的朴素贝叶斯分类器分类，并打印查准率...交叉验证法 ① 什么是交叉验证 在样本数量较少的情况下，如果将样本划分为训练集、测试集，可能导致单个集合样本数量更少，可以采取交叉验证法来训练和测试模型....“交叉验证法”（cross validation）先将数据集D划分为k个大小相同（或相似）的、互不相交的子集，每个子集称为一个"折叠"（fold），每次训练，轮流使用其中的一个作为测试集、其它作为训练集...这样，就相当于获得了k组训练集、测试集，最终的预测结果为k个测试结果的平均值. ② 如何实现交叉验证 sklearn中，提供了cross_val_score函数来实现交叉验证并返回评估指标值： import
这个自定义特征被定义为幸存的人数在总登船人数中的占比。 我用这个超参数玩了一段时间，直到得到满意的结果。 在最后一部分，我使用了十个切分的 k-fold 交叉验证模型。...在 k 重交叉验证中，数据被划分为 k 个子集。现在，holdout 方法被重复 k 次，这样每次其中一个 k 子集被用作验证集，而另一个 k-1 子集被组合在一起形成训练集。...当我们使用大多数数据进行拟合时，会显著地减少偏差，同时也显著地减少方差，因为大多数数据也在验证集中使用。 ? 当K=5时，进行交叉验证 此步骤用于检查模型是否过拟合。...1.参与奖(Participation Award) 金额：占总奖金的30%； 获奖人数：所有人（每人仅能获得一次参与奖）； 获奖条件：提交结果大于标准分，标准分=90； R为得分区间系数，R1（0.45...3.排名奖(Ranking Award) 金额：占总奖金50%； 获奖人数：得分前5名 T为奖金时间系数，比赛上线第一周、一个月，T(周)=0.5，T(月)=0.5； K为排名奖金分配系数，前5名分配系数分别为
regcoef_original：连接X和y的回归系数。 X_scores：X的得分。 VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个标准。 变量的重要性。 RMSEF：拟合的均方根误差。...PLS的K折交叉验证 说明如何对PLS模型进行K折交叉验证 clear; A=6; % LV的数量 K=5;...蒙特卡洛交叉验证（MCCV）的PLS 说明如何对PLS建模进行MCCV。与K-fold CV一样，MCCV是另一种交叉验证的方法。...Ypred:预测值 Ytrue：真实值 RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 PLS的双重交叉验证（DCV） 说明如何对PLS建模进行DCV。...底部面板描述了每个变量的回归系数（每条线对应一个变量）如何随着迭代而变化。星形垂直线表示具有最低RMSECV的最佳模型。
regcoef_original：连接X和y的回归系数。 X_scores：X的得分。 VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个标准。 变量的重要性。 RMSEF：拟合的均方根误差。...PLS的K折交叉验证 说明如何对PLS模型进行K折交叉验证 clear; A=6; % LV的数量 K=5; ...---- 蒙特卡洛交叉验证（MCCV）的PLS 说明如何对PLS建模进行MCCV。与K-fold CV一样，MCCV是另一种交叉验证的方法。...Ypred:预测值 Ytrue：真实值 RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 PLS的双重交叉验证（DCV） 说明如何对PLS建模进行DCV。...底部面板描述了每个变量的回归系数（每条线对应一个变量）如何随着迭代而变化。星形垂直线表示具有最低RMSECV的最佳模型。
使用了分层8折交叉验证方法和嵌套交叉验证方法来进行正则化参数估计。具体来说，将96名参与者的数 据分成了8组，每一组都有12名参与者，其焦虑值的分布范围相似。然后进行了8次模型训练和测试的迭代。...对于每个alpha值，我们只使用训练集进行了留一交叉验证（LOOCV)，然后将整个迭代中LOOCV的最大平均精度对应的alpha值取平均值，以获得模型训练的平均alpha值。...通过最优训练模型来计算预测的焦虑得分，然后比较与实际状态/特质焦虑得分之间的均方误差（MSE）和皮尔逊相关系数（r）来评估预测的准确性。...为了验证模型的性能，我们还采用不同的交叉验证方案（4、6、12、16倍）对模型进行估计，并计算实际焦虑得分与预测焦虑得分之间的相关系数。...不同折交叉验证表明结果非常稳健（MSE值范围120.15-124.23，r值0.34-0.36，p值都显著小于0.001）。 同时，在特质焦虑中拟合了相同的模型（得分范围：22-66，图3D )。
regcoef_original：连接X和y的回归系数。 X_scores：X的得分。 VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个标准。 变量的重要性。 RMSEF：拟合的均方根误差。...PLS的K折交叉验证 说明如何对PLS模型进行K折交叉验证 clear; A=6; % LV的数量 K=5; ...蒙特卡洛交叉验证（MCCV）的PLS 说明如何对PLS建模进行MCCV。与K-fold CV一样，MCCV是另一种交叉验证的方法。...Ypred:预测值 Ytrue：真实值 RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 PLS的双重交叉验证（DCV） 说明如何对PLS建模进行DCV。...底部面板描述了每个变量的回归系数（每条线对应一个变量）如何随着迭代而变化。星形垂直线表示具有最低RMSECV的最佳模型。
观测值和预测值之间的这种差异称为偏差。这种模型，我们会说它 power 不够，欠拟合。 方差：在同一个例子中，如果我们将关系近似为三次方或任何更高阶的关系，就会出现一个高方差的情况。...β(i) 为真实系数，ϵ 为模型未解释的误差。在单变量情况下，基于观测值的预测系数如下： ? 上述公式给出了斜率和截距的预测点，但这些估值总是存在一些不确定性，这些不确定性可由方差方程量化： ?...即由那些离新数据最近的 k 个实例来投票决定新数据归为哪一类。 在下面的例子中，我们将用到 iris 数据集来了解数据量是如何影响 k-NN 的表现的。...下图演示了一个 5 折外层交叉沿则和 2 折内部交叉验证组成的嵌套交叉验证，也被称为 5*2 交叉验证： ? 嵌套交叉验证的每个 fold 中都包含训练，验证和测试数据。...在内循环中，我们将模型拟合到每个训练集来最大化模型得分，然后通过在外循环的验证集上选择超参数来得到最高分值。我们可以通过对不同交叉验证折叠中的测试得分求平均来估计样本外误差。
在交叉验证过程的每个阶段，这三组分别在训练、训练中验证和测试中进行。...然而，网络性能只在每一折的测试组上报告（测试组在这一折的算法训练阶段中从未见过）。补充表1列出了交叉验证的每个折叠的组成员。算法使用训练中的验证数据集来测试每一轮训练后的性能，并更新模型参数。...在Tesla P100、P40和K80 NVIDIA图形处理单元(GPU)上实现了网络。 统计分析 分别在MatLab和R中对T2-net和TS-net的结果进行统计分析。...表1 T2-net与TS-net的交叉验证结果 ROC分析 图4中提供了T2-net和TS-net的每个交叉验证的ROC曲线。...每个交叉验证结果都有单独的曲线和相应的AUC值。 体素级别的分类 由于这些网络是体素分类器，它们将同时进行肿瘤分割。
R^2分数的计算公式为： R^2 Score = 1 - (SS_res / SS_tot) 其中，SS_res 是模型的残差平方和，SS_tot 是总的方差（也就是每个数据点与平均值的差的平方和）。...交叉验证得分 (Cross-Validation Score) 交叉验证是一种统计学方法，通过将数据集分成k个部分（通常选择k=5或10），然后轮流使用其中的k-1个部分进行训练，剩余的一部分进行测试，...交叉验证的得分通常是这k次训练/测试试验的平均得分。 交叉验证可以更好地理解模型对未知数据的泛化能力。...一种常见的交叉验证方法是k-折交叉验证，其中原始样本被随机分配到k个子集，每个子集都会有一次机会作为验证集，其余的k-1个子集作为训练集。 15....这就是为什么通常会查看多种度量，以获得模型性能的全面视图。选择哪一个指标应根据具体的应用和数据集来决定。在科研中，这些指标经常用来衡量和比较不同模型的性能。
regcoef_original：连接X和y的回归系数。X_scores：X的得分。VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个标准。变量的重要性。RMSEF：拟合的均方根误差。...PLS的K折交叉验证说明如何对PLS模型进行K折交叉验证clear;A=6; % LV的数量K=5; ...Ypred:预测值Ytrue：真实值RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。PLS的双重交叉验证（DCV）说明如何对PLS建模进行DCV。...底部面板描述了每个变量的回归系数（每条线对应一个变量）如何随着迭代而变化。星形垂直线表示具有最低RMSECV的最佳模型。...R语言如何找到患者数据中具有差异的指标？
regcoef_original：连接X和y的回归系数。X_scores：X的得分。VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个标准。变量的重要性。RMSEF：拟合的均方根误差。...PLS的K折交叉验证说明如何对PLS模型进行K折交叉验证clear;A=6; % LV的数量K=5; ...----蒙特卡洛交叉验证（MCCV）的PLS说明如何对PLS建模进行MCCV。与K-fold CV一样，MCCV是另一种交叉验证的方法。...Ypred:预测值Ytrue：真实值RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。PLS的双重交叉验证（DCV）说明如何对PLS建模进行DCV。...底部面板描述了每个变量的回归系数（每条线对应一个变量）如何随着迭代而变化。星形垂直线表示具有最低RMSECV的最佳模型。
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