在进行机器学习模型训练时，数据集的划分至关重要，特别是交叉验证（Cross-Validation）。其中，k-fold交叉验证是一种常用的方法，它可以有效地评估模型的泛化性能。今天，我将介绍如何在Python中实现k-fold交叉验证，而不使用sklearn库，并附上相关的代码片段和流程。文章的结构将涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析及监控告警，以便很好地理解这个过程。
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一、Sklearn简介 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块算法库，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时，便可根据下图来选择相应的方法。Sklearn具有以下特点：简单高效的数据挖掘
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2023-11-09 08:46:53
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章节知识点总览5.1 Bubble气泡 Bubble气泡市kivy提供的一个提示气泡小部件，可以指定气泡箭头的方向以及显示的图像。还可以在气泡中添加其他小部件。5.1.1 使用方法： 实例：在页面中添加Bubble气泡 新建一个bubbl
Python计算KDJ值，但计算的结果跟通达信软件有一定的差别。 import talib as ta
import tushare as ts
import pandas as pd
dw = ts.get_k_data("601069")
print(dw)
dw = dw[60:]
dw.index = range(len(dw))
dw['slowk'], dw['slowd'] = t
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2023-07-18 17:03:46
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目录一、定义二、ROC曲线三、如何画ROC曲线详解ROC/AUC计算过程(roc计算非常详细)四、AUCAUC值的计算AUC的计算方法(两个公式并且都举了例子)为什么使用ROC曲线五：准确率，召回率，F值六、K-S 曲线、Lift 曲线、PR 曲线七、 多分类评价指标kappa系数一、定义 ROC (Receiver Operating Characteri
# 如何实现“fold Python”
## 介绍
本文将教你如何实现“fold Python”，这是一种常用的代码折叠功能，可以在编辑器中折叠代码块，以提高代码的可读性和编辑效率。
## 步骤
下面是实现“fold Python”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装支持代码折叠功能的编辑器 |
| 2 | 编写Python代码，并标识需要折叠的代码
原创
2023-07-16 09:43:32
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1.K-Fold 交叉验证概念在机器学习建模过程中，通行的做法通常是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。在训练过程中，经常会出现过拟合的问题，就是模型可以很好的匹配训练数据，却不能很好在预测训练集外的数据。如果此时就使用测试数据来调整模型参数，就相当于在训练时已知部分测试数据的信息，会影响最终评估结果的准确性。通常的做法是在训练数据再中分出一部分
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2021-06-11 11:00:00
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pyhton实现knn算法一.算法设计 1.knn算法介绍 KNN的原理就是当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。 2.knn算法描述 对需要分类的点依次执行以下操作： a.计算已知类别数据集中每个点与该点之间的距离 b.按照距离递增顺序排序 c.选取与该点距离最近的k个点 d.确定前k个点所在类别出现的频率 e.返回前k个点出现频率最高的类别作为该点的预
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2023-12-02 22:25:16
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```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B{了解需求}
C{编写代码}
D{测试代码}
E{优化代码}
F(结束)
A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
E --> F
```
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作为一名经验丰富的开发者，教导新手是我一直乐意做的事情。今天我将带
原创
2024-04-05 03:20:23
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Having said that, you can query sklearn.preprocessing.StandardScaler for the fit parameters:scale_ : ndarray, shape (n_features,) Per feature relative scaling of the data. New in version 0.17: scale_
原创
2023-05-31 10:43:02
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k-折交叉验证(k-fold crossValidation)：在机器学习中，将数据集A分为训练集（training set）B和测试集（testset）C，在样本量不充足的情况下，为了充分利用数据集对算法效果进行测试，将数据集A随机分为k个包，每次将其中一个包作为测试集，剩下k-1个包作为训练集进行训练。在matlab中，可以利用：indices=crossvalind('Kfold',x,k)
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精选
2013-09-29 11:15:25
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# Python 代码不使用
在当今的信息时代，编程语言已经成为了一种必备的技能。而Python作为一种简洁、易学、功能强大的语言，被广泛应用于数据分析、人工智能、网络编程等领域。但是有时候我们也可以不使用Python代码来完成一些任务，比如使用其他工具或软件来达到同样的效果。
## 不使用Python代码的替代方案
### Excel
Excel是一款非常常用的办公软件，通过Excel的
原创
2024-07-09 05:49:43
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一. python命令找不到安装python之后经常会出现下面的问题 ， python命令找不到,这是因为Windows的环境变量中没有定义python的安装路径这个时候我们先找到python的安装路径(或者在Python的IDE图标上点击右键 ， 选择打开文件所在的位置)右键点击地址栏 => 将地址复制为文本=> 右键此电脑(或者右键文件管理资源管理器的空白处) => 点击属性
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2024-10-07 10:11:45
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5.1 学习目标学习集成学习方法以及交叉验证情况下的模型集成 学会使用深度学习模型的集成学习5.2 集成学习方法在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度，常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting，同时这些集成学习方法与具体验证集划分联系紧密。由于深度学习模型一般需要较长的训练周期，如果硬件设备不允许建议选取留出法，如果需要追求精度可以使用交叉验证的方法。下面
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2024-06-18 14:18:54
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在Kubernetes中，通常使用VIP（Virtual IP）来代表一个服务，以提供负载均衡和高可用性。但有时候，我们可能需要在不使用VIP的情况下实现服务的负载均衡。在本文中，我将向你展示如何在Kubernetes中实现不使用VIP的负载均衡。
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-04-16 10:10:48
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Kubernetes (K8s) 是一个用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。通常，Kubernetes 与 Docker 紧密结合使用，但实际上，Kubernetes 也支持各种容器运行时，而不仅仅是 Docker。本文将介绍如何在 Kubernetes 中使用其他容器运行时，而不是 Docker。
首先，让我们了解一下如何在 Kubernetes 中使用其他容器运行时的流程。下
原创
2024-03-28 11:36:46
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# 如何使用Python不使用Selenium进行网页自动化
## 引言
在网页自动化测试中，Selenium是一个常用的工具，但有时候我们也可以不使用Selenium来实现网页自动化。本文将介绍如何使用Python编写代码来实现这一目的，并详细说明整个流程和每一步所需的代码。
## 整个流程
首先我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1
原创
2024-03-18 04:26:03
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# 使用Python实现"不使用e"的任务
在编程中，“不使用某些字符或字母”是一项有趣的挑战。本文将指导你如何在Python中实现一个不包含字母'e'的程序。我们将分步骤来实现这个目标，并详细解释每一部分的代码。
## 整体流程
下面是我们实现的整体流程，按照顺序分为几个步骤：
| 步骤 | 任务 | 描述
原创
2024-10-08 03:10:42
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# 如何在开发中避免使用 Python Debug
在开发 Python 程序时，调试是一个重要的环节。虽然 `Python debug`（常见的如 `pdb` 调试器）是一个有效的工具，但有时候我们可以不依赖于它，而是通过其他方法来找出潜在的错误。在本文中，我将向你展示一种替代方法以及如何逐步实现这一过程。
## 整个流程
首先，我们将流程整理为表格，以便更清晰地了解每个步骤：
| 步骤
原创
2024-09-30 05:49:04
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# Python不使用conda的入门指南
作为一名刚入行的小白，你可能会对如何设置和管理Python环境感到困惑。conda是一个流行的包管理和环境管理工具，但你并不一定需要它来使用Python。本文将引导你如何在不使用conda的情况下设置Python环境，完成项目并安装需要的包。
我们将通过以下步骤来实现这一目标：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 第一步 |
