cross-validation
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如何在交叉验证中获得 Keras scikit-learn 包装器的训练和验证损失？
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使用计分器实现 GridSearchCV 以进行留一法交叉验证
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如何在sklearn中获取用于二进制分类的roc auc
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为什么我的 cross_val_score() 准确率很高，而我的测试准确率却很低？
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如何仅对 30% 的数据使用 RandomizedSearchCV 或 GridSearchCV
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如何在sklearn的交叉验证中获得multi-class roc_auc？
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应该对原始数据还是拆分数据执行交叉验证评分？
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如何计算多类多分数的交叉验证？
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KFold 交叉验证无法修复过度拟合
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fit_resamples 使用 ranger 包失败
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如何在没有 ski-kit learn 的情况下为 K-Fold 交叉验证创建训练集？
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交叉验证和改进
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在 sklearn 中，一方面 KFlold 与 shuffle=True 的 KFold 和 RepeatedKFold 之间存在差异
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交叉验证中的主成分分析；然而，只有一部分变量
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如何为监督分类生成不同数据帧的交叉验证？
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cross_val_score 和 StratifiedKFold 之间的 F-Score 差异
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Python 3 和 Sklearn：很难将 NOT-sklearn 模型用作 sklearn 模型
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Scikit Learn RFECV ValueError: continuous is not supported
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我应该先执行交叉验证然后再进行网格搜索吗？
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如何在交叉验证中解决 "Error in FUN(X[[i]], ...) : only defined on a data frame with all numeric variables"