我了解k折交叉验证的概念，并且正在尝试将其应用于此处。以下伪代码正确吗？
<pre><code>encoder = Encod
我想对我的训练数据使用sklearn库进行线性回归和K折交叉验证，以获取最佳回归模型。然后，我计划使用
我正在训练一个LSTM网络以使用张量流进行时间序列回归。我已经将400多个数据集（3个输入，1个目标）
我一直了解到，标准化或规范化仅应适合训练集，然后才能用于转换测试集。所以我要做的是：
<pre><
我正在使用k = 10的k倍交叉验证。因此，我有10条ROC曲线。
我想在曲线之间求平均值。我不能只对Y轴上的
我想做的是遍历一些适合不同阶数多项式的OLS，以查看在给定<code>mpg</code>的情况下哪个阶数在预测<code>h
我正在对数据集进行五重交叉验证，并在每一重中建立回归模型。我还针对每种模型计算R ^ 2并将其存储
我只是ML的初学者，请尝试了解（分层）KFold与传统的train_test_split相比到底有什么优势。
经典的trai
我想像在“ randomForest”中指定的那样运行RF分类，但仍使用k折重复交叉验证方法（下面的代码）。如何
我正在使用以下代码来拟合和测试随机森林分类模型：
<pre><code>> control <- trainControl(method='repea
我正在尝试执行以下代码进行KFold交叉验证：
<pre><code>def evaluate_model(X, Y):
results = list()
n_inputs, n
在我的数据中，有多个条目对应于一个主题，我不会在训练和测试集之间混合这些条目。因此，我查看
我正在尝试为任何模型（随机森林，决策树，朴素贝叶斯等）获得10倍混淆矩阵
如果我运行如下所示的
我正在尝试为任何模型（随机森林，决策树，朴素贝叶斯等）获得10倍混淆矩阵
如果我运行如下所示的
请显示或解释一个虚拟的示例代码片段，以演示针对Keras的Flow_from_Dataframe，Training_Generator和Valid_Generator
我在GUP和CPU上使用相同的数据集运行相同的代码来训练相同的CNN模型，并且在我的代码中使用了k倍交叉
我正在尝试将文本分类。我已经开发了执行此操作的代码，但是<code>kfold</code>和<code>Spyder</code>上的<code>P
我正在使用Logistic回归和随机树森林分类器来预测一些值。
我实施了分层K折交叉验证，并计算了两
<strong>背景：</strong>
我使用 scikit-learn 处理一个关于多类分类问题的项目。
我的数据集包含 40 个测
谁能解释使用 shuffle 函数的“正常”k 折交叉验证之间的区别，例如
<pre><code>kf = KFold(n_splits = 5, shuffle
