cross-validation
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根据 class 分布在训练和测试之间划分数据集
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不确定 get_n_splits 的目的及其必要性
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使用交叉验证调整超参数和评估
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插入符号 CV 中的平均预测值
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使用 scikit-learn 的 SVR 递归特征消除和网格搜索
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在 R 中交叉验证具有不同大小的单个隐藏层的多个神经网络
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在 R 中使用 Xgboost 进行训练和预测
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从 kfold、fit、score 获取分值与使用 cross_val_score 有什么区别？
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