在 Orange 数据挖掘工具包中，如何指定交叉验证组？
In the Orange data mining toolkit, how do I specify groups for cross-validation?
我正在使用 Orange GUI，并尝试执行交叉验证。我的数据有 8 个不同的组（由输入数据中的变量指定），我希望每个折叠都包含一个不同的组。使用 Orange 可以做到吗？我可以 select 交叉验证的折叠数，但我看不到任何方法来确定每个折叠中有哪些数据。
交叉验证进行随机抽样。我不认为你想要的是开箱即用的。
如果你真的想让它尊重你事先所做的分割（根据一些输入变量），并且你不怕一些体力劳动，你可以使用Select Rows 小部件到 select 一组的行（即 匹配数据 ），将其传递到 Test & Score作为测试数据，并将所有其余数据（即不匹配数据）作为训练数据。这样，您就可以得到单折（组）的交叉验证。重复，最后平均，以获得所有折叠的结果。
如果您知道一些 Python，总有 Orange 脚本层可供您回退。
我正在使用 Orange GUI，并尝试执行交叉验证。我的数据有 8 个不同的组（由输入数据中的变量指定），我希望每个折叠都包含一个不同的组。使用 Orange 可以做到吗？我可以 select 交叉验证的折叠数，但我看不到任何方法来确定每个折叠中有哪些数据。
交叉验证进行随机抽样。我不认为你想要的是开箱即用的。
如果你真的想让它尊重你事先所做的分割（根据一些输入变量），并且你不怕一些体力劳动，你可以使用Select Rows 小部件到 select 一组的行（即 匹配数据 ），将其传递到 Test & Score作为测试数据，并将所有其余数据（即不匹配数据）作为训练数据。这样，您就可以得到单折（组）的交叉验证。重复，最后平均，以获得所有折叠的结果。
如果您知道一些 Python，总有 Orange 脚本层可供您回退。