回归树：交叉验证本文仅用作学习记录 及分享，有不对的地方还请指正，谢谢！ 交叉验证是用来观察模型的稳定性的一种方法，我们将数据划分为n份，依次使用其中一份作为测试集，其他n-1份作为训练集，多次计算模型的精确性来评估模型的平均准确程度。训练集和测试集的划分会干扰模型的结果，因此用交叉验证n次的结果求出的平均值，是对模型效果的一个更好的度量。简单来看看回归树是怎么样工作的from sklearn.d
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2023-08-11 13:42:30
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首先，交叉验证的目的是为了让被评估的模型达到最优的泛化性能，找到使得模型泛化性能最优的超参值。在全部训练集上重新训练模型，并使用独立测试集对模型性能做出最终评价。 目前在一些论文里倒是没有特别强调这样的操作，很多研究使用的都是第一种：简单交叉验证（毕竟有一个SOTA就完全够了）。但是可以在毕业设计中加入K-折交叉验证，使得算法更加可信！ 找到使得模型泛化性能最优的超参值。在全部训练集上重新训练模型
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2023-10-28 14:56:43
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# 使用交叉验证评估临床决策曲线的Python示例
在医学领域，临床决策曲线（Clinical Decision Curve, CDC）被广泛用于评估预测模型的临床效用。然而，模型泛化能力的评估至关重要，交叉验证（Cross-Validation）是一种常用的技巧来实现这一目标。本文将介绍如何在Python中结合交叉验证和决策曲线，并提供相关的代码示例。
## 什么是交叉验证？
交叉验证是一
目录广义线性模型普通最小二乘法岭回归设置正则化参数：广义交叉验证Lasso使用交叉验证弹性网络最小角回归（LARS）贝叶斯回归logistic 回归使用多项式 logistic 回归和 L1 进行 MNIST 数据集分类 内容总结自 sklearn中文文档 广义线性模型数学概念表示为，如果 是预测值，那么有：我们定义向量 作为 coef_，定义 作为 intercept_。普通最小二乘法
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2024-07-10 08:53:38
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在建立逻辑回归模型后，判断它的对数据的分别能力是非常重要的一部。在前面的文章中我们提到过基尼系数的计算，今天我们来讲一下另一种判断方法的计算：ROC曲线。ROC曲线描述了在一定累计好客户比例下的累计坏客户的比例，模型的分别能力越强，ROC曲线越往左上角靠近。 相信大家对ROC曲线都不陌生，我们经常跑一段程序然后生成这么样一个图： 再看看AUC的大小，越大说明模型越好。但是
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2023-12-11 13:56:14
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# 交叉验证与ROC曲线在R语言中的应用
在机器学习模型的评估过程中，交叉验证和ROC曲线是两个非常重要的概念。通过这两者的结合，我们可以更好地理解模型的性能，并有效地避免过拟合现象。本文将通过一个示例来详细阐述如何在R语言中实现交叉验证和ROC曲线的绘制，帮助大家更好地掌握这一技巧。
## 什么是交叉验证？
交叉验证是一种验证模型性能的技术，它通过将数据集分成多个部分，训练模型并在不同的部
本文主要对回归分析解读,包括一元线性回归,多元线性回归和逻辑回归.1 回归分析“回归”最早由英国生物学家高尔顿在研究孩子身高与其父母身高关系时提出。研究发现，父母个子高，其子代一般也高，但不如父母那么高；父母个子矮，其子女一般也矮，但没有父母那么矮。下一代身高有向中间值回归的趋势，这种趋于中间值的趋势被称为“回归效应”，而他提出的这种研究两个数值变量关系的方法称为回归分析。 回归的意义： 研究
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2024-04-01 06:17:23
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# R语言交叉验证平均ROC曲线的实现
在机器学习中，交叉验证是一种常用的模型验证技术，用于评估模型在未见数据上的表现。ROC曲线（接收者操作特征曲线）则是评估二分类模型性能的重要工具。本文将教你如何在R语言中实现交叉验证平均ROC曲线。以下是实现流程的步骤：
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
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Python中sklearn实现交叉验证一、概述1.1 交叉验证的含义与作用1.2 交叉验证的分类二、交叉验证实例分析2.1 留一法实例2.2 留p法实例2.3 k折交叉验证（Standard Cross Validation）实例2.4 随机分配交叉验证（Shuffle-split cross-validation）实例2.5 分层交叉验证（Stratified k-fold cross va
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2023-09-03 14:40:26
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交叉验证交叉验证（Cross Validation）是常用的机器学习训练手段，可以有效检验一个模型的泛化能力。交叉验证需要将原始数据集平等地划分为若干份，例如 5-folds CV 指的是将数据集分为5份，然后进行5次训练，每次取出一份数据作为测试集，剩下的作为训练集，得到5个模型，最终将5个模型的预测值做一个平均。CV的第一步就是划分数据集trainingSet ：储存训练集索引 index ：
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2023-05-29 15:44:03
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还记的前期我们对机器学习的数据集的划分都是利用train_test_split()将数据划分为训练集和测试集，而且各自的比例是我们指定的，但是这样具有的人为性可能导致模型的泛化能力不佳。 交叉验证就是为了解决这个问题： 1、简单交叉验证（K折交叉验证）：其将数据集划分为几个部分（注意不是随即划分，而是依次划分），再进行建模和测试。如我们制定数据集划分为3个子集，分为1，2，3；然后对1和2建模，再
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2023-08-14 23:47:27
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上一篇初探中我们只是简单的看了下LARS的一个运算过程没有区分训练集和测试集，这里我们再加上交叉验证。1. 简介交叉验证 之前我一直都是用sklearn.model_selection中的train_test_split函数自动随机划分训练集和测试集。之所以出现交叉验证，主要是因为训练集较小，在实际情况下，人们不是很喜欢用交叉验证，因为它会耗费较多的计算资源。 但是如果超参数数量越多，我们就需要越
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2024-02-20 21:31:06
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一、简介 在用机器学习训练模型的时候，会将数据集D划分成训练集和测试集，因为如果在相同的数据上训练并测试无法评估模型的效果，常用的划分方法有K折交叉验证、p次k折交叉验证、留出法、留一法、留P法、随机分配、自助法等。另外，在训练模型的时候，经常需要进行调参，当我们有一堆参数的时候，也可以用类似的较差验证的方式依次使用不同的参数建模，最后选择最好的一个参数。在sklearn中要实现主要用sklea
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2023-08-18 15:02:30
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1 sklearn.model_selection.train_test_split()将数据集划分为训练集train和测试集test，再调用score方法在test数据集中评估,默认train : test = 3:1。缺点是数据集只划分一次，具有偶然性. 链接: 文档.示例：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from
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2023-08-10 14:44:49
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前边我们已经讲过很多内容了。回顾一下，主要有相关分析，假设检验，和各种回归。以及因子分析。我们知道，对于两组连续变量，我们可以通过假设检验来判断他们的分布是否相同，差异时候存在。不知道大家想过没有，如果我们想讨论两个分类变量的分布是否相同呢？这里我们首先来讨论这个问题。 首先举个例子，假设我们有两个不同季节的某种卫生的是否达标的记录。那么我们就是有两组二分类的变量（就是取值不是这个就是那个，只有
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2024-03-12 17:29:29
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交叉验证：评估模型的表现如果我们训练出的模型只在训练集上表现极好，但在未知的数据上效果很差，说明出现了过拟合，为了避免这种现象的出现，我们需要验证集来评估我们的模型。当我们在训练集上训练好一个模型后，现在验证集上对模型进行，如果验证集上的效果比较好时，再到测试集上就行最后的评估。但是单纯的将数据集分为三部分，会大大减少模型学习的数据量（因为有时数据是很难获取的，数目可能会比较少），并且最后模型的效
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2023-08-11 13:41:50
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嗨，大家好！在上一篇关于Python线性回归的文章之后，我认为撰写关于切分训练集/测试集和交叉验证的文章是很自然的，和往常一样，我将对该主题进行简短概述，然后给出在Python中实现该示例的示例。这是数据科学和数据分析中两个相当重要的概念，并用作防止(或最小化)过度拟合的工具。我将解释这是什么—当我们使用统计模型(例如，线性回归)时，我们通常将模型拟合到训练集上，以便对未经训练的数据(常规数
ROC(Receiver Operating Characteristic)AUC(Area Under Curve)ROC与AUC常用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣1.ROC曲线：只讨论二值分类器。对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要有precision，recall，F-score，以及ROC和AUC。下图是一个ROC曲线的示例ROC曲线的横坐标为fals
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2024-05-15 10:27:35
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交叉验证（Cross validation)，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。交叉验证是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力（generalize），交叉验证一般要尽量满足：1）训练集的比例要足
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2024-03-30 20:48:29
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思路将训练/测试数据集划分N个互斥子集，每次用其中一个子集当作验证集，剩下的N-1个作为训练集，进
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2022-06-27 15:58:45
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