我想用 sklearn.kfold 拆分我的数据。这是我的代码
<pre><code>kf = KFold(n_splits = 10)
print(np.shape(X_1))
print(np.s
我运行以下代码：
<pre><code>seed = 7
np.random.seed(seed)
kfold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=see
我正在使用不同的交叉验证方法。我首先在我的代码上使用 k fold 方法，它非常好，但是当我使用 <code>sa
我专门这样做，因为我需要 X_train、X_test、y_train、y_test 否则我可以很容易地适应 X，y。但我不确定下面
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我有一个问题，我的k-fold的精度没有回到0，而是在上一个fold上继续最后一个epoch的精度，请找到解决办
我正在尝试训练 XGBoost 算法，但收到以下警告：
<pre><code>This may not be accurate due to some parameters are only u
<pre><code>ctrlspecs <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 5, repeated = 5)
</code></pre>
我使用了repeatcv方
我在同一个数据集上做过 DecisionTreeRegression 和 RandomForestRegression。
对于 RandomForest，我使用了 5 个随
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我是机器学习的新手，我对 K 折交叉验证感到困惑。当我编写 fold for 循环时，我应该在哪里定义 sklearn
是否可以将 <strong>Keras-Tuner</strong> 与 <strong>K-Fold</strong> 一起使用，并观察每个文件夹中的输出？
我正在使用随机森林分类器并且我想执行 k 折交叉验证。
我的数据集已经分成 10 个不同的子集，所以我
我正在使用 pytorch（只有 2 个类）开发多模式分类器（文本 + 图像）。
由于我没有很多数据，我决
