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python sklearn cross_validation /标签数与样本数不匹配
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在 weka 中使用测试集进行交叉验证和测试之间的准确性差异很大吗?正常吗?
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使用 10 折交叉验证时是否需要进行显着性测试?
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'bad input shape' 使用 scikit-learn SVM 和 optunity 时
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Scikit 学习交叉验证拆分
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每个标签的精度、召回率和 fscore 的平均值
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在 sklearn.cross_validation 中使用 train_test_split 和 cross_val_score 的区别
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如何以两个列表的形式测试和训练多个数据集?
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如何在 GridSearchCV(随机森林分类器 Scikit)上获得最佳估计器
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如何在 Scikit-Learn 中绘制超过 10 倍交叉验证的 PR 曲线
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使用 Sklearn 留一法交叉验证