过拟合、欠拟合及其解决方案1.概念 无法得到较低的训练误差称作欠拟合 得到的误差极小即远小于训练集的误差称作过拟合2.模型选择验证数据集 从严格意义上讲，测试集只能在所有超参数和模型参数选定后使用一次。不可以使用测试数据选择模型，如调参。由于无法从训练误差估计泛化误差，因此也不应只依赖训练数据选择模型。鉴于此，我们可以预留一部分在训练数据集和测试数据集以外的数据来进行模型选择。这部分数据被称为验证
申明：全为我今天所学的知识的简单总结，内容可能比较乱。只是为了做简单的知识的回顾和总结，可能有些知识点也可以帮助解决遇到的问题。1.pandas.read_csv()读取CSV文件。在excel文件保存的时候可以保存为csv文件。2.pandas.value_counts(data["列名“],sort=True).sort_index() 读出该列中不同属性值分别对应的个数3.样本不
常用交叉验证法包括K折叠交叉验证法(K-fold cross validation)、随机拆分交叉验证法(shuffle-split cross validation)、挨个儿试试法（leave-one-out)。K折叠交叉验证法(K-fold cross validation)K折叠交叉验证法将数据集拆分成K个部分，再用K个数据集对模型进行训练和评分。例如K=5，则数据集被拆分成5个，其中第一个
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2023-09-29 21:27:50
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# 如何实现Python KNN交叉验证
## 1. 介绍
欢迎来到本篇教程！在本文中，我将向你展示如何使用Python中的K-Nearest Neighbors（KNN）算法进行交叉验证。KNN是一种简单而有效的无监督学习算法，适用于分类和回归问题。
## 2. 流程概述
在进行KNN交叉验证之前，我们需要明确整个流程。下面是一个简单的流程表格，展示了实现KNN交叉验证的步骤及其顺序。
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原创
2024-04-12 06:58:11
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总结K近邻法的工作原理：某个未知类型点的特征数据距离K个已有类型近邻点特征数据的距离，根据这个距离对未知类型的数据进行分类KNN模型超参数K值：K值不同会导致分类结果的不同距离：采用欧几里得公式求得距离适用范围：KNN适用于样本量级不够大得项目，因为它得运算成本比较高，数据量级越大，建模会耗时越长KNN分类模型分类：将一个未知归类的样本归属到某一个已知的类群中预测：可以根据数据的规律计算出一个未知
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2024-04-01 17:46:57
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交叉验证的原理放在后面，先看函数。设X是一个9*3的矩阵，即9个样本，3个特征，y是一个9维列向量，即9个标签。现在我要进行3折交叉验证。执行kFold = KFold(n_splits=3) ：其中KFold是一个类，n_split=3表示，当执行KFold的split函数后，数据集被分成三份，两份训练集和一份验证集。执行index = kFold.split(X=X)：index是
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2024-03-21 22:33:21
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# KNN与10倍交叉验证的应用
K近邻算法（KNN, K-Nearest Neighbors）是一种简单而有效的分类和回归方法。通过查找输入数据点的K个最近邻居，KNN可以根据邻居的数据点进行分类和预测。为了评估模型的性能，我们通常需要使用交叉验证的方法，其中10倍交叉验证是一种广泛使用的策略。
## 1. KNN算法简介
KNN是一种基于实例的学习方法，其核心思想是相似的数据点往往在同一
1.OverFitting在模型训练过程中，过拟合overfitting是非常常见的现象。所谓的overfitting，就是在训练集上表现很好，但是测试集上表现很差。为了减少过拟合，提高模型的泛化能力，实际中会有很多措施来缓解overfitting的问题。其中一个常见的方法就是将已有数据集中保留一部分数据作为测试集，即将原有数据分为X_train, X_test，X_train用来训练模型，X_t
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2024-03-26 20:29:26
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交叉验证原理小结交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据， 把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。 在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。那么什么时候才需要交叉验证呢？交叉验证用在数据不是很充足的时候。比如在
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2024-04-12 11:47:20
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# R语言 KNN 交叉验证：提升模型性能的利器
在机器学习领域，K最近邻（KNN）算法因其简单有效而广泛应用。尤其在分类问题中，KNN通过测量样本间的距离来判断分类。然而，为了提升模型性能，我们需要验证模型的有效性，而交叉验证（Cross-Validation）则是常用的方法之一。本文将介绍如何在R语言中使用交叉验证来优化KNN模型，并提供代码示例。
## KNN算法介绍
KNN是一种基于
原创
2024-10-05 03:59:55
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如图1所示，假设现在有两个样本，分别拥有两个特征，如下： 肿瘤的大小（厘米）的发现时间（天）样本11200样本2五100计算两个样本之间的欧拉距离：D = ，这个计算结果很明显是被时间主导的。所以，将时间以年为单位，那么两个样本之间的欧拉距离就是：D = ，这个计算结果又很明显的是被肿瘤大小主导的。根据这个问题，我们提出了数值归一化：将所有的数据映射到同一个尺度。
交叉验证是一种模型选择方法和调参方法，它随机地将数据集 切分成三部分，分别为训 练集(training set)、验证集(validation set)和测试集(test set)。训练 集用来
原创
2024-05-24 10:28:58
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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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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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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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目录交叉验证是什么？留一验证（LOOCV，Leave one out cross validation ）LOOCC代码验证集方法验证集方法代码K折交叉验证（k-fold cross validation）k-fold代码分层交叉验证 （Stratified k-fold cross validation）分层验证代码重复交叉验证（ k-fold cross validation with re
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2023-10-15 23:37:13
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尽管将数据集划分为训练集、验证集和测试集的方法相对有用，可行性较高。但是这个方法对数据的划分比较敏感，且有时候泛化性能较低，为了得到更好的泛化性能的更好估计，我们可以通过交叉验证来评估每种组合的性能，而不是单纯的将数据单次划分为训练集与验证集。对应代码如下：from sklearn.model_selection import cross_val_score
for gamma in [0.001
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2023-10-25 15:40:52
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## 交叉验证的流程
交叉验证是一种用来评估机器学习模型性能的技术，可以有效地评估模型的泛化能力。在Python中，我们可以使用`scikit-learn`库来实现交叉验证。下面是交叉验证的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. | 导入必要的库和数据 |
| 2. | 划分数据集 |
| 3. | 定义模型 |
| 4. | 训练模型 |
原创
2023-08-03 06:57:24
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# 交叉验证的Python代码实现
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## 简介
交叉验证是机器学习中一种常用的评估模型性能的方法。它通过将数据集划分为训练集和测试集，并利用训练集训练模型，然后使用测试集验证模型的性能。本文将介绍如何使用Python实现交叉验证，并提供详细的代码示例和解释。
## 流程概览
下面的表格展示了实现交叉验证的整体流程：
| 步骤 | 需要做什么 | 代码示例 |
| --- | -
原创
2023-08-22 06:59:57
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## 交叉验证代码实现流程
### 1. 理解交叉验证
交叉验证是一种评估模型性能的技术，它将数据集划分为训练集和验证集，通过多次训练和验证来评估模型的性能。常用的交叉验证方法有k折交叉验证和留一交叉验证。
### 2. 交叉验证的步骤
下面是实现交叉验证的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 加载数据 |
| 2 | 划分数据集为k个子集 |
原创
2023-10-02 09:12:13
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