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Python stratifiedkfold
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最新问答
我得到了不同的价值观不同的运行。。。我做错了什么：
X=np.random.random((100,5))
y=np.random.randint(0,2,(100,))
clf=RandomFore ...
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我正在尝试运行以下代码：
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
X = ["hey", "join now", "hello", " ...
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使用sklearn的StratifiedKFold函数，有人能帮助我理解这里的错误吗？
我的猜测是，这与我的标签输入数组有关，我注意到当我打印它们（本例中的前16个）时，索引从0变为15，但在超出我预 ...
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我使用递归特征消除和交叉验证（rfecv）来为我拥有的几个特性（m=154）找到最好的精度分数。在
rfecv = RFECV(estimator=logreg, step=1, cv=Stratif ...
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我想利用Catboost执行RFECV：
此处的示例代码：
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import ...
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我想将带有10倍分层交叉验证的Naive Bayes应用到我的数据中，然后我想看看模型如何处理我最初设置的测试数据。
然而，我得到的结果（即预测结果和概率值y_pred_nb2和y_score_nb2 ...
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我用的是“multiclass.onevsrestcrifier”和“cross_validation.StratifiedKFold”。当我对多标签问题进行交叉验证时，它失败了。
是否可以对多标签问 ...
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有没有内置的方法让scikit学习执行随机分层k-fold交叉验证？这是最常见的CV方法之一，我很惊讶我找不到一个内置的方法来实现这一点。
我看到cross_validation.KFold()有一个 ...
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从标题上看，我想知道
StratifiedKFold参数为shuffle=True
StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=0) ...
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我使用GridSerach搜索分类器的最佳超参数，如下所述：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_nest ...
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我想用交叉验证的Logistic回归模型来预测概率。我知道你可以得到交叉验证分数，但是否可以从predict_proba返回值而不是分数？
# imports
from sklearn.linear_ ...
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我还是第一次学习机器学习的初学者。在我的研究中，我正在处理四类分类的问题。我想计算准确度，精密度和召回率。由于数据量小（约30个），如何划分成列车组和测试组对分数有影响。当执行交叉验证时，方差很大（例 ...
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