我正在尝试围绕 Sklearn 中嵌套与非嵌套 CV 的示例进行思考。我检查了多个答案，但我仍然对这个例子感到困惑。 据我所知，嵌套 CV 旨在使用不同的数据子集来选择分类器的最佳参数（例如 SVM ...

在将预处理与带有插入符号包的 PCA 一起使用后，我正在尝试运行带有交叉验证的随机森林模型。我使用 381 个参数预测两个类（变量 dg），我有 100 个观测值。 我原以为预处理后模型将仅适用于主...

我已经开始从事一个项目，在该项目中，我需要检测给定 scikit-learn 估计器的可训练参数，如果可能的话，找到分类变量的允许值（以及连续变量的合理间隔）。 我可以获取带有参数的字典 using...

我正在尝试使用 R 插入符号的训练函数对 Lasso 和 Elastic Net 进行超参数调整。我希望 horizon=1 仅使用一个验证数据点来验证每个折叠。 myTimeControl <- ...

我只是在使用 Auto MPG 数据集在 R 中练习蒙特卡洛交叉验证编码问题。 在练习分类工具后，我只想应用交叉验证，设置 B = 100。 但是，我只是被 R 代码中的一些编码错误阻止了，如下所示...

我希望在使用 和 时获得类似的交叉验证结果，但它们差异很大：lgb.cvcross_val_score import lightgbm as lgb import pandas as pd from...

我正在用 R 语言实现 Kernel Ridge Regression。具体来说，我想使用广义交叉验证 （GCV） 确定 lambda 的最佳值，但我遇到了一些问题。 我编写了以下代码： # ga...

我有一个包含 3 个类的数据集，这些数据集取自 40 人。有些人有 3 类数据，有些人只有 2 或 1 类数据。我正在尝试与一个人进行交叉验证的分类。但它并没有给我带来好的结果。那么，我该如何解决这种...

我有代码来调整LSTM中的超参数。我怎样才能： 在训练数据集上添加基于 5 个 folds 的交叉验证 从训练数据集中打印每次迭代的平均平均值，分为 5 个折叠AUC 从测试数据集打印（当然不要在折...