我正在尝试使用MSE和R ^ 2得分作为计算交叉验证得分的指标，将k倍交叉验证应用于混合物密度模型。 （
我想对回归模型（非分类）进行交叉验证，最终得出的平均准确度约为0.90。但是，我不知道该方法使用
我需要使用分层的kfold（不平衡的多类任务）交叉验证keras模型。是否可以在（folds = list（StratifiedKFold（k
这是我的代码：我收到“关键错误”
def summary_diagnostics（histories）：
<pre><code>for i in range(len(his
我正在构建具有分层kfold交叉验证的XGBClassifier。通过交叉验证对超参数进行调整之后，当脚本在不同的
我正在尝试通过多类numpy.ndarray（命名为stratify组，形状为（n_samples，））对样本进行分层，该样本具有
我已经使用以下代码将列分配给它们的特定k折叠：
<pre><code>from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, t
我正在Keras上使用基于Weights＆Biases基于云的扫描。
因此，首先，我在W＆B项目中使用以下配置创建新的Sw
正如标题所述，我想知道sklearn的<code>GroupKFold</code>和<code>GroupShuffleSplit</code>之间的区别。
两个都针
我在运行项目时遇到问题，错误是数组超出范围，您可以帮我吗？
这是我的方法
<pre><code>public double h
我使用GroupKFold调整了RandomForest（以防止数据泄漏，因为某些行来自同一组）。
我得到了最佳拟合
我正在使用一个不平衡的数据集，该数据集具有来自同一组用户的多个观察值。我想确保在培训和测试
我正在尝试使用交叉验证来评估模型（MNIST）：
<pre><code>from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sk
我这里有这段Python代码，取自SoloLearn，
<pre><code>scores = []
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True)
for train_index, test
在哪里创建Keras模型对象，在K形折叠循环内还是在外部？
请解释为什么您的答案是正确的。
<pre><code>
它给出了内存错误，但从未达到内存容量。我在SSH上有60 GB的ram，整个数据集过程消耗30
我正在尝试用k-f
我是神经网络的新手。我刚开始使用CNN进行一个项目，该项目使用的数据集是从同一协方差矩阵生成的20
我已经尝试为我的二进制图像分类器实现K折交叉验证，但是由于我一直困扰于整个数据处理方面，所以
我需要进行k倍交叉验证，以进行角膜中的面膜检测培训。如果我仅使用将数据拆分为训练并进行测试，
<h3>客观</h3>
我想执行k倍交叉验证，但是我不想确定k-1数据集用于训练，k数据集用于测试，而是要确定
