cross-validation
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对于具有线性依赖关系的模型,Reqsubsets 结果与 coef() 不同
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SKlearn 中带有嵌套交叉验证的分类报告(Average/Individual 值)
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基于试验的数据集的 k 折交叉验证
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如何使用 cross_val_score() Sklearn?
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使用 GridSearch 时使用 Scikit-learn 的模型帮助
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R:在逻辑回归上使用 Caret 进行交叉验证的特征选择
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Python 中的逻辑回归和交叉验证(使用 sklearn)
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Scikit-learn 中的分层 GroupShuffleSplit
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使用 sklearn cross_val_score 和 kfolds 来拟合和帮助预测模型
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如何在 spark-ml CrossValidatorModel 中获得最佳逻辑回归的系数?
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如何访问 Scikit Learn 嵌套交叉验证分数
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将张量拆分为训练集和测试集
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将 RandomizedSearchCV(或 GridSearcCV)与 scikit-learn 中的 LeaveOneGroupOut 交叉验证相结合
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ValueError: Unknown label type: while using cross_validation
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sklearn TimeSeriesSplit cross_val_predict 仅适用于分区
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通过 libsvm 对 n-gram 进行线性 One Class SVM 训练的参数估计
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Caret 包 - 使用平滑和线性预测器交叉验证 GAM
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lin 的留一法 CV 实现。回归
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替代 sklearn.model_selection 导入 GridSearchCV
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Spark 为 Scala 实现并行交叉验证 api