使用 pytorch 和 sklearn 对 MNIST 数据集进行交叉验证
我是 pytorch 的新手，正在尝试实现一个前馈神经网络来对 mnist 数据集进行分类.我在尝试使用交叉验证时遇到了一些问题.我的数据具有以下形状:x_train:torch.Size([45000, 784]) 和y_train: torch.Size([45000]) 我尝试使用 sklearn 的 KFold. kfold =KFold(n_splits=10) 这是我
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如何在不立即加载整个数据集的情况下将数据集拆分为 K 折?
我无法一次加载所有数据集，因此我使用了 tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory() 以便在训练期间加载批量图像.如果我想将我的数据集分成 2 个子集(训练和验证)，它工作得很好，但是，我想将我的数据集分成 K 折以进行交叉验证.(5折就好了) 如何在不加载整个数据集的情况下制作 K 折?我必须放弃使用 tf.keras.prep
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使用包“caret"在随机森林的 K 折验证中进行变量编码
我想运行一个 RF 分类，就像它在“randomForest"中指定的那样，但仍然使用 k-fold 重复交叉验证方法(下面的代码).如何阻止插入符号从我的分类变量中创建虚拟变量?我读到这可能是由于 One-Hot-Encoding，但不确定如何更改.我会非常感谢有关如何解决此问题的一些示例行！ 数据库: >海峡(河流)'data.frame':121 个观察.共 13 个变量:$ sta
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如何从k折交叉验证的每个折中学习?
执行k折交叉验证时，对于每折，我们都有不同的验证集和稍有变化的学习集.假设您从第一折前进到第二折.我们从第一折中学到的东西如何在第二折迭代中继承?目前，似乎您只计算准确性，而学习的模型却被丢弃并且永远不会保留. 我想念什么?是否保留这样的模式?DQN与KNN的关系如何保留? 解决方案 K折交叉验证不会在每次迭代中重新训练模型.相反，它训练和评估K个不同的独立 (可以并行化)具有不同数
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10个交叉折叠的混淆矩阵-如何做熊猫数据框df
我正在尝试为任何模型(随机森林，决策树，朴素贝叶斯等)获得10倍混淆矩阵如果我运行如下所示的正常模型，则可以正常获取每个混淆矩阵: 从sklearn.model_selection导入train_test_split从sklearn导入model_selection从sklearn.ensemble导入RandomForestClassifier从sklearn.metrics导入roc_auc
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如何为此CNN使用K折交叉验证?
我已经尝试为我的二进制图像分类器实现K折交叉验证，但是由于我一直陷于整个数据处理方面，所以我已经苦苦挣扎了一段时间.在尝试使用K Fold之前，我在下面包括了我的代码(这很长而且很乱-致歉)，因为它出现了严重错误.任何建议或支持，将不胜感激.我认为在这里使用K折是正确的方法，但是如果不正确，请告诉我.非常感谢！ 我想知道如何重新格式化数据以创建单独的折叠，因为那里的每个教程几乎都使用.csv
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为什么在传递StratifiedKFold()作为GridSearchCV的参数期间应该调用split()函数?
我要做什么? 我正在尝试在GridSearchCV()中使用StratifiedKFold(). 然后，什么让我感到困惑? 当我们使用K折叠交叉验证时，我们只需传递GridSearchCV()内的CV编号，如下所示. grid_search_m = GridSearchCV(rdm_forest_clf, param_grid, cv=5, scoring='f1', re
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Sklearn投票合奏，具有使用不同功能的模型，并通过k倍交叉验证进行测试
我有一个包含4组不同功能的数据框. 我需要使用这四个不同的功能组创建4个不同的模型，并将它们与整体投票分类器结合起来. 此外，我需要使用k倍交叉验证来测试分类器. 但是，我发现很难将不同的功能集，投票分类器和k倍交叉验证与sklearn中的功能结合起来.以下是我到目前为止的代码. y = df1.index x = preprocessing.scale(df1) SVM =
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使用pytorch和sklearn对MNIST数据集进行交叉验证
我是pytorch的新手，正在尝试实现前馈神经网络来对mnist数据集进行分类.尝试使用交叉验证时遇到一些问题.我的数据具有以下形状: x_train: torch.Size([45000, 784])和 y_train:torch.Size([45000]) 我尝试使用sklearn中的KFold. kfold =KFold(n_splits=10) 这是我的训练方法的第一部分
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我为什么得到“支持的目标类型为:(“二进制"，“多类").取而代之的是“连续的".错误?
我正在编写此代码，并不断获取支持的目标类型:("binary"，"multiclass").取而代之的是“连续的".错误，无论我尝试什么.您在我的代码中看到问题了吗? df = pd.read_csv('drain.csv') values = df.values seed = 7 numpy.random.seed(seed) X = df.iloc[:,:2] Y = df.iloc[:
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