K折交叉验证和sklearn实现
作者&投稿：纳哈 （若有异议请与网页底部的电邮联系）
当数据分布不均时，k折交叉验证的划分尤为重要。例如在二分类任务中，若训练集中某一类别的比例严重偏离，可能导致在测试集上的评估结果失真。为解决这一问题，StratifiedKFold方法被设计用于保持训练集和测试集中各类别的分布一致，以保证评估结果的客观性。
在sklearn中，我们可以使用KFold和StratifiedKFold这两个函数来实现K折交叉验证。具体代码实现可以参考相关博客，如《机器学习之用于找到最优K值的K折交叉验证详解》、《吉什么：机器学习之K折交叉验证》以及《k折交叉验证》等资源。
总结来说，K折交叉验证是优化模型性能的关键工具，而sklearn提供了便利的接口，帮助我们有效地进行数据划分和模型评估。
何背盐酸： 1 首先需要安装Cython,网上下载后进行本地安装 python setup.py install 2 下载Sklearn包,进行本地安装(使用pip或easy_install总是出错,如can not import murmurhash3_32,最终本地安装成功) 3 安装后可用nosetests -v sklearn来进行测试
东陵区17825137247： 大家谁知道怎么用十折交叉验证进行参数选择应该怎么在R 中实现 - ？
何背盐酸： 你说的应该是10折交叉验证,是指把数据集分成10份. 机器学习中k折交叉验证是指将数据集分成k份(可以随机切分,也可以按时间切分,但需要确保训练集和测试集同分布),然后,选择一份作为测试集,剩下的k-1份作为训练集,训练完模型后计算一下损失值;接着换另一份作为测试集,剩下的k-1份作为训练集,再训练一个模型,计算一下损失值;类似这样依次选择每一份作为测试集;最后将不同测试集对应的损失值求平均,就得到了最终的模型评价指标.
东陵区17825137247： 请教libsvm中交叉验证 - ？
何背盐酸： 各位老师,在此想请问一个关于libsvm中参数设置问题 model_rbf=svmtrain(YTrain, XTrain, '-s 0 -t 2 -c 1 -g 0.1'); 这个程序没有问题 现在要对参数c和g进行5折交叉验证 对应程度如下:model_rbf=svmtrain(YTrain, XTrain, '-s 0 -t 2 -c 1 -g 0.1 -v 5'...
东陵区17825137247： 参数辨识以后应该怎么验证 - ？
何背盐酸： 可以啊,MATLAB里面的ident工具箱就是专门用来做辨识的,你只需要把输入输出的数据给它,然后设置好参数(采样时间,传递函数阶数,有无零点,有无延迟,极点类型等),然后就会计算出传递函数的参数,不需要编程,我记得这个工具...
东陵区17825137247： 交叉验证的作用? - ？
何背盐酸： 交叉验证的作用: 将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集来训练模型,另一部分做为测试集来评价模型. 方法: 1. 留出法 (holdout cross validation) 2. k 折交叉验证(k-fold cross validation)
东陵区17825137247： weka 怎么实现 Leave one out - ？
何背盐酸： weka严格的说并没有专门的设置 Leave one out的验证方法,但是有K-折交叉验证.但是你可以想想K-折交叉验证:把数据集分成K份,然后K-1份训练,1份验证.如果你设置K为全部的样本数,那就相当于每份只有一个,间接的实现了Leave one out的验证方法.
东陵区17825137247： R语言里怎么做十折交叉验证 - ？
何背盐酸： 英文名叫做10-fold cross-validation,用来测试算法准确性. 是常用的测试方法.将数据集分成十分,轮流将其中9份作为训练数据,1份作为测试数据,进行试验.每次试验都会得出相应的正确率(或差错率). 10次的结果的正确率(或差错率)的平均值.
东陵区17825137247： python sklearn 怎样用 - ？
何背盐酸： scikit-learn (Python机器学习库) 进行数据挖掘和数据分析的简单而高效的工具 任何人都可使用,可在多种场景/上下文复用 基于NumPy,SciPy和matplotlib构建 开放源代码,可用于商业用途_BSD协议 识别一个对象属于那一种类别 应用:垃圾邮件检测,图像识别 算法:SVM(支持向量机),KNN(K近邻),随机森林
