文章目录一、普及二、使用交叉验证法进行数据划分分类：三、适用交叉验证进行模型评估四、决策树样例1.数据的简单处理2.参数分析3.开始调参4.代码分析五、参考文章六、总结一、普及首先普及一下数据评估方法都有哪些：1.留出法留出法是将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集S，另一个作为测试集T，即D=S∪T，S∩T=空集，在S上训练出模型后，用T来评估其测试误差，作为对泛化误差的估计。
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2024-05-04 17:42:49
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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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文章目录逻辑回归的损失函数以MLE角度理解交叉熵以信息论角度理解交叉熵信息熵K-L散度(相对熵)交叉熵(Cross Entropy)推导逻辑回归损失对参数的梯度使用逻辑回归实现乳腺癌数据集二分类 逻辑回归的损失函数有两种方式可以推导出二分类交叉熵损失函数，一个是通过极大似然估计法，另一个则是信息熵。以MLE角度理解交叉熵参考之前如何推导多元线性回归的损失函数，我们可以总结一下这个思想：那就是，一
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2024-06-10 10:38:09
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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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零基础入门CV赛事-Task4 模型训练与验证模型训练要求 验证集划分方式 1.留出法（Hold-Out） 2.交叉验证法（Cross Validation，CV） 3.自助采样法（BootStrap） Pytorch框架下的模型训练与验证 Pytorch框架下的模型读取和加载 训练初步优化的步骤 本章小节 模型训练要求一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能： 1.在训练集上进行训练，并在
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2023-12-07 07:56:57
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《Python机器学习基础教程》笔记评估泛化性能的统计学方法，它比单次划分训练集和测试集的方法更加稳定、全面。最常用的交叉验证是k折交叉验证，在此思想上改进的交叉验证方法还有分层交叉验证、打乱划分交叉验证、分组交叉验证、嵌套交叉验证。接下来逐一介绍。1.k折交叉验证原理：将数据划分为大致相等的k折（部分），轮流将某一折作为测试集，其它折作为训练集来训练模型和评估精度。示意图如下： &n
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2023-07-03 00:42:44
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交叉验证由于数据集的划分有不确定性, 若随机划分的样本证号处于某类特殊样本, 则得到的训练模型所预测的结果的可信度会受到质疑. 所以要进行多次交叉验证, 把样本空间中的所有样本均分成n份, 使用不同的训练集训练模型, 对不同的测试集进行测试并输出指标得分.交叉验证相关API:import sklearn.model_selection as ms
# 使用给出的模型,针对输入与输出进行5次交叉验证
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2023-08-10 14:44:19
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网格搜索一般是针对参数进行寻优，交叉验证是为了验证训练模型拟合程度。sklearn中的相关API如下： （1）交叉验证的首要工作：切分数据集train/validation/testA.)没指定数据切分方式，直接选用cross_val_score按默认切分方式进行交叉验证评估得分，如下图from sklearn.model_selection import cross_val_score
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2023-09-09 01:41:19
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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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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
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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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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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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
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
原创
2022-06-27 15:58:45
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在机器学习领域，10折交叉验证是一种非常重要的模型评估技术。通过将数据集分成10个相等的部分, 我们可以更有效地使用数据进行模型训练和验证，从而提升模型的泛化能力。接下来，我将为您展示如何在Python中实现10折交叉验证的过程。
## 环境准备
在进行10折交叉验证之前，我们需要确保Python环境中安装了相关的依赖库。以下是需要安装的主要库和它们的版本兼容性矩阵。
| 库
# Python 中 K 折交叉验证的探索
在机器学习的实践中，模型的评估是一项至关重要的工作。为了解决模型评估的偏差问题，K 折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）应运而生。如何实现 K 折交叉验证？又如何通过 Python 来进行具体的实施？本文将对此进行深入探讨，并提供代码示例。
## 什么是 K 折交叉验证？
K 折交叉验证是一种模型验证的技术，它通过将数据集分
# Python交叉验证
## 简介
交叉验证是一种常用的评估机器学习模型性能的方法。通过将数据集划分为训练集和验证集，模型可以在验证集上进行评估，从而得到模型的泛化能力。在Python中，我们可以使用sklearn库中的cross_val_score函数来实现交叉验证。
## 流程
下面是整个交叉验证的流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 准备数据集 |
| 2
原创
2023-07-14 03:56:46
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