而这种大相关性会导致最终的test error具有更大的Variance。 一般来说,根据经验我们一般选择k=5或10。 2.4 Cross-Validation on Classification Problems 上面我们讲的都是回归问题,所以用MSE来衡量test error。如果是分类问题,那么我们可以用以下式子来衡量Cross-Validation的test error: 其中Erri表示的是第i个模型在...
# http://stackoverflow.com/questions/21443865/scikit-learn-cross-validation-negative-values-with-mean-squared-error mse_estimate = -1 * cross_val_score(logreg, training_input, training_output, cv=10, scoring='mean_squared_error') mse_estimate # array([ 0.45454545, 0.27272727, 0.27272727, 0.5 ...
但是K越大,又意味着每一次选取的训练集之前的相关性越大(考虑最极端的例子,当k=N,也就是在LOOCV里,每次都训练数据几乎是一样的)。而这种大相关性会导致最终的test error具有更大的Variance。 一般来说,根据经验我们一般选择k=5或10。 2.4 Cross-Validation on Classification Problems 上面我们讲的都是回归问题,...
图片1.1 如图1.1所示,n-fold cross-validation的步骤如下: 1.首先随机的将大小为m的总标记样本分为n个fold(子样本),通常每个子样本的大小相同为mi=m/n。 2.对于每一个子样本mi,算法在除了该子样本的所有子样本上训练,得到一个hypothesis,将得到的hypothesis在该子样本mi上进行test得到error。 3.最终在所有的h...
1.The Validation Set Approach 第一种是最简单的,也是很容易就想到的。我们可以把整个数据集分成两部分,一部分用于训练,一部分用于验证,这也就是我们经常提到的训练集(training set)和测试集(test set)。 例如,如上图所示,我们可以将蓝色部分的数据作为训练集(包含7、22、13等数据),将右侧的数据作为测试集(包...
这种方法称为hold-outcross validation或者称为简单交叉验证。 由于测试集是和训练集中是两个世界的,因此可以认为这里的预测误差接近于真实误差(generalizationerror)。这里测试集的比例一般占全部数据的1/4-1/3。30%是典型值。 还可以对模型作改进,当选出最佳的模型M后,再在全部数据T上做一次训练,显然训练数据越多...
cannot import name 'cross_validation' from sklearn 错误原因：scikit-learn 0.22.1版本中，cross_validation被去掉了 错误解决：现在的cross_validation函数在model_selection中，所以只需要将所有的cross_validation替换为model_selection就可以了。2- 错误信息：AttributeError: _parse_flags 错误原因：ten...
在上面的示例中,我们首先尝试导入cross_validation模块,但会出现ModuleNotFoundError错误。然后,我们将导入语句中的cross_validation替换为model_selection。最后,我们可以继续使用替换后的函数进行操作。 改动后的代码将使用model_selection模块中...
cross validation error based on quantile loss -回复 题目: Cross Validation Error Based on Quantile Loss:回归问题中的交叉验证误差 引言: 在回归问题中,我们经常需要评估模型的性能,以便选择合适的算法和超参数。交叉验证是一种常用的评估方法,它通过将数据集划分为训练集和验证集,在验证集上进行性能评估,从而...
二、交叉验证 交叉验证是一种常用于评估机器学习模型性能的方法，其基本原理如下：将数据集分成k个子集。