源码： from sklearn.cross_validation import KFold 然后报错： No module named 'sklearn.cross_validation' 原因： 这个cross_validatio这个包早就不在使用了（以前老版本使用），划分到了model_sel ...
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2020-07-26 22:54:31
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文章目录 4. Pipelines 管道5. Cross-Validation 交叉验证上一篇：【Kaggle】Intermediate Machine Learning（缺失值+文字特征处理） 4. Pipelines 管道 该模块可以把数据前处理+建模整合起来 好处： 更清晰的代码：在预处理的每 ...
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2020-05-13 23:37:13
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交叉验证（Cross validation)，交叉验证用于防止模型过于复杂而引起的过拟合.有时亦称循环估计， 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析， 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。 ...
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2020-04-02 18:22:19
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由于验证数据集不参与模型训练，当训练数据不够用时，预留大量的验证数据显得太奢侈。一种改善的方法是KK折交叉验证（KK-fold cross-validation）。在KK折交叉验证中，我们把原始训练数据集分割成KK个不重合的子数据集，然后我们做KK次模型训练和验证。每一次，我们使用一个子数据集验证模 ...
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2020-03-06 21:37:44
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前面一节咱们已经介绍了决策树的原理已经在sklearn中的应用。那么这里还有两个数据处理和sklearn应用中的小知识点咱们还没有讲，但是在实践中却会经常要用到的，那就是交叉验证cross_validation和Pipeline。cross_validation是保证了咱们的模型不受数据分布的影响， ...
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2020-01-26 22:21:38
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由于一些模块的变迁，导致复现《python数据科学手册》代码（尤其第5章-机器学习）时，经常报错。 以下是我个人的一些校证。 如果诸位在学习《python数据科学手册》的过程中，遇到什么疑难，欢迎留言。1. scikit-learn.cross_validation 模块变迁自 `scikit-le ...
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2019-10-13 13:24:49
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str = sprintf( 'Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg); disp(str); TTEST'sh601698,sz002736','12500,4200','3,3',' ...
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2019-08-17 14:33:17
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过拟合与欠拟合及其解决方法 我们在进行模型训练的时候会出现模型不能够很好地拟合数据的情况，这个时候就需要我们来判断究竟现在的模型是欠拟合还是过拟合。 1. 欠拟合 首先欠拟合就是模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据 training error cross validation err ...
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2019-07-04 22:42:00
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如何在不进行cross validation的情况下计算f1score bootstrap： 我们对有限的大小为n的数据库进行n次带重复的随机取样 对每次bootstrap出来的数据库进行训练 最后采样K次后的结果进行平均 我们可以用这个deviation f1score等进行进一步的hypothe ...
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2019-04-13 13:46:58
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环境：scikit-learn 0.18 , python3 报出如下警告： from sklearn.grid_search import GridSearchCV /usr/lib/python3.4/site-packages/sklearn/cross_validation.py:44: D ...
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2019-03-25 19:11:49
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