cross-validation

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Training/Validierung/Test-Sets in Python für Regression

Ich möchte meine Daten in 3 Partitionen Training, Validierung und Test: 70% Training, 15% Validierung und 15% Test für die Regression. Python bietet eine Möglichkeit, dies nur für das Training und Tes

regression cross-validation 2016-07-30

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StratifiedKold über heterogenen Datenrahmen

Ich habe einen Pandas DataFrame, der String- und Float-Spalten enthält, die in symmetrische Slices aufgeteilt werden müssen, um eine Sklearn-Pipeline zu trainieren. Idealerweise würde ich StratifiedKF

python pandas machine-learning scikit-learn cross-validation 2016-06-24

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Wie kann LabelKFold verschachtelt werden?

Ich habe ein Dataset mit ~ 300 Punkten und 32 verschiedenen Labels und ich möchte ein LinearSVR-Modell auswerten, indem ich seine Lernkurve mit Hilfe der Gridsuche und LabelKFold-Validierung aufzeichn

python scikit-learn cross-validation 2016-06-25

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Kreuzvalidierung und Textkategorisierung

Ich habe die gleiche Frage, die in here gefragt wurde: Ich habe eine Frage zu in sklearn Kreuzvalidierung in Textklassifikation verwendet wird. Es ist problematisch, alle Daten vor der Kreuzvalidierun

python scikit-learn cross-validation 2016-06-25

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Warum ist das Fallenlassen von Prädiktoren, die auf einer niedrigen Korrelation zwischen Prädiktoren und der abhängigen Variablen basieren, vor einer fehlerhaften Kreuzvalidierung nicht korrekt?

Angenommen, ich habe Prädiktoren X1, X2, ..., Xn und eine abhängige Variable Y. Ich überprüfe die Korrelation zwischen den Prädiktoren und Y und Drop-Prädiktoren, die eine niedrige Korrelation mit Y h

machine-learning cross-validation feature-selection 2016-07-11

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Validieren einer ordinalen logistischen Regression in R (mit rpy2)

Ich versuche ein Vorhersagemodell in Python zu erstellen, indem ich mehrere verschiedene Regressionsmodelle durch Kreuzvalidierung vergleiche. Um eine Ordnungs logistisches Modell (MASS.polr) zu passe

r regression cross-validation python scikit-learn 2016-07-17

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Verifizieren von externen Daten mithilfe des Modells, das mit der Kreuzvalidierung ermittelt wurde

Ich lerne Data Mining in Python. Ich probiere eine Kreuzvalidierung aus. import numpy as np from sklearn.cross_validation import KFold X = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4]) Y = np.array([False,True,Tr

python cross-validation 2016-07-17

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StratifiedKFold Ausgabe Handhabung

Ich habe eine Serie mit 20 Zeilen und 60 Spalten, d. H. 20 Beispiele mit jeweils 60 Parametern. kfold = StratifiedKFold (y = encoded_Y, n_folds = 10, Shuffle = True, random_state = Samen) The output c

python machine-learning scikit-learn cross-validation 2016-07-23

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Sentiment-Analyse - Kreuzvalidierung nicht gültig

Ich teste ein Sentiment-Analyse-Modell mit NLTK und SKlearn. Filmdaten haben "pos" - und "neg" -Etiketten. Zum Trainieren des Klassifikators verwende ich "Feature-Sets". Ich verwende Kreuzvalidierung

python scikit-learn nltk cross-validation 2016-07-27

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Kreuzvalidierung nicht kompatibel Formen

Meine csv Daten folgt: 0.03095566878715169,False 0.9700097239723956,False 0.9756176662740987,False 0.9516273399151274,False 0.21111951544035354,False 0.10371038060888567,False 0.0185059116650294

python scikit-learn cross-validation 2016-08-05

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