我是一个初学者，试图学习一些基本的机器学习技术。 我想使用leave-one-out交叉验证和train()函数来训练模型。我的函数似乎正常工作。但是，我无法看到模型的测试集预测。在给定以下模型的情况下，您将如何做到这一点？myControl <- trainControl(
method = &qu
浏览 24提问于2020-02-02得票数 0
size = smp_size)列车<- mydatatrain_ind，测试<- mydata-train_ind _ind，
vars.train) y.train <- train3$X1 y.test <-测试$X1
之后，我对训练集进行了交叉验证的L
浏览 0提问于2018-01-17得票数 0
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标记数据异常检测中的交叉验证
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我的数据是标记的，所以我有基本的真实性，但问题的性质需要无监督/半监督异常检测方法，而不是简单的分类。因此，我将只使用标签进行验证。既然我不会用标签来训练模型，而不像在有监督的学习中使用X_train、X_test、y_train和y_test，那么在这里进行模型验证的正确方法是什么？如果这是监督学习，我会把数据分成3部分:训练，简历和
浏览 0提问于2020-07-16得票数 1
在本教程(以及Keras的官方文档中)中，MNIST数据集的加载方式如下：然而，没有解释为什么我们有两个元组的数据。我的问题是:什么是x_train 和 y_train ，以及它们与 x_test 和 y_test counterpart
浏览 0提问于2017-09-29得票数 13
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如果我们使用训练/测试分割并评估我们的测试数据，我们可能会得到一个很好的分数，但是任何进一步的预测都是不可信的，因为模型没有训练测试数据并将它的序列包含在内存中。另一方面，我们可以将列车和测试序列上的数据训练为列车数据，但由于没有测试参考，因此无法评估我们的预测。
浏览 0提问于2018-05-05得票数 1
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上下文:我目前正在制作和比较机器学习模型，以预测住房数据。我有大约32000个数据点，42个特征，我正在预测房价。我比较随机森林回归，决策树回归和线性回归。我可以看出存在一些过度拟合的情况，因为我的初始值与交叉验证值之间的关系如下：
RF: 10倍R平方= 0.758，neg RMSE = -540.2 vs未验证的R平方为0.877，RMSE为505.6LR: 10倍R平方= 0.695，neg
浏览 0提问于2021-01-14得票数 0
我们正在使用橙色和有2个文件(培训和测试)。我们应用不同的学习者(kNN，AdaBoost.)得到评估结果。但是我们对测试和得分窗口中的一些选项有一些疑问。📷当我们应用“列车数据测试”选项时，它是否为每个学习者生成一个模型，然后将其应用于培训人群？
和“测试数据测试”一样，它是否使用训练数据生成模型，并将其应用于测试群体？因为当我们得到混淆矩阵并计算准确性、敏感性和特异性时，
浏览 0提问于2017-05-17得票数 7
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比较交叉验证和测试集结果
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我很难理解交叉验证测试和测试集上运行的测试结果。首先，我制作了以下管道：然后，我在缩放训练集(原始数据集的75%)上使用交叉验证：
>>> cross_val_score(pipe, X_train
浏览 0提问于2020-11-05得票数 0
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到目前为止，我认为我理解了培训、测试和验证集之间的区别。基本上就像在这张图片里：培训集:对模型进行培训的数据测试集:原则上与验证集相同。只是使用在最终结束后，模型已被裁剪。
训练集通常
浏览 0提问于2019-10-09得票数 0
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我尝试使用kknn +循环为模型创建一个离开一交叉验证，并将其与train.kknn进行比较。1)在k
浏览 1提问于2019-08-25得票数 4
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考虑3个数据集-列车/val/测试。GridSearchCV默认选择交叉验证分数最高的最佳模型。在现实世界中，预测必须准确，这是选择最佳模型的可怕方法。原因是因为这就是它应该如何使用的原因：-Val集用来验证<
浏览 1提问于2019-10-31得票数 5
我有一个数据集，我分裂成80%-20%的训练和测试集。在训练集上，我做k折交叉验证，得到准确性的平均值。但是，我不清楚该如何将这个结果应用于我的原始测试集？#Splitting Training & Test datasetX_<e
浏览 7提问于2022-09-29得票数 0
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我以前看到过一个，它的代码如下：clf = svm.LinearSVC()
scores = cross_val_score(pipeline, X, y, cv = cv)
我的理解是:当我们应用标度器时，我们应该使用3中的4倍来计算的均值和标准差，然
浏览 0提问于2020-05-28得票数 1
我使用了“盗梦空间”，并为大约11000个视频生成了1000个特性(对象的概率)。这些视频已经按类型分类，我希望支持向量机能够预测视频属于哪一种类型。我的数据看起来如何：
我有以类型为标题的文件，例如用于培训的Training/education.txt和
浏览 1提问于2019-02-05得票数 1
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在火车组上，我用5倍交叉验证的网格搜索来选择超参数.将重构设置为真，在选取了超参数后，将模型重构到整个训练集上，并用于预测测试集。当我查看cv_results_时，我发现我的mean_train_score (我将其解释为每个k折叠交叉验证循环的训练分数)确实很高。但是当我使用我的外部
浏览 0提问于2020-07-02得票数 3
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我有一个相当严重的问题，我已经很多天没能解决了！我不明白插入包的训练控制功能是如何在R中工作的，我需要交叉验证(10倍)的随机森林，并认为插入包一次只能自动选择一个测试集( 10 %的数据集)，并验证随机林中的随机林型( 90%的数据集)。web上的所有教程都输入了列车功能<
浏览 3提问于2020-12-14得票数 1
我正在尝试理解如何使用sklearn python模块中的from交叉验证。(ytest)
accuracie
浏览 4提问于2017-02-16得票数 22
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训练-测试分离的缺点
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“火车/测试分割确实有它的危险，如果我们进行的分割不是随机的怎么办?如果我们的数据的一个子集只有来自某个州的人，有特定收入水平的员工，而没有其他收入水平的员工，只有女性，或者只有某个年龄段的人，那该怎么办？(想象一下，一个文件是由这些人中的一个人排序的)。这就是交叉验证的用武之地。”上面提到的大多数博客我都不理解。我认为缺点不是太合适，
浏览 57提问于2019-02-27得票数 1
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我看到了一些使用两个不同StandardScaler的实验，如下所示：train_sc = scaler_1.transform(X_train)
test_sc = scaler_2.fit(X_test)# X_all represents X feat
浏览 1提问于2020-07-22得票数 3
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