問題タブ [cross-validation]

sklearn.cross_decomposition.PLSSVDSci-kit Learnのクラスは、応答変数の形状が(N,)ではなく の場合に失敗しているように見えます(N,1)。ここNで、 はデータセット内のサンプル数です。

ただし、sklearn.cross_validation.cross_val_score応答変数の形状が(N,1)ではなく の場合は失敗します(N,)。どうすればそれらを一緒に使用できますか?

コードのスニペット:

具体的には、103 行目のwithの_center_scale_xy関数で失敗します。これは、shape タプルに要素が 1 つしかないためです。cross_decomposition/pls_.pyc'IndexError: tuple index out of range'y_std = np.ones(Y.shape[1])

コンストラクターで設定scale=Trueすると、PLSSVD99 行目の同じ関数で失敗します。y_std[y_std == 0.0] = 1.0これは、フロートでブール インデックスを実行しようとしているためです (y_std次元が 1 つしかないため、フロートです)。

簡単な修正のように思えますが、y変数が 2 つの次元を持つことを確認するだけ(N,1)です。でも：

(N,1)出力変数の外の次元で配列を作成するとy、それでも失敗します。配列を変更するために、実行する前にこれを追加しますcross_val_score。

次に、sklearn/cross_validation.py398 行目で失敗します。

これをOSX、NumPyバージョン1.8.0、Sci-kit Learnバージョンで実行してい0.15-gitます。

PLSSVDと一緒に使用する方法はありcross_val_scoreますか?

matlabの関数「crossval」が最初のパラメーターとして何を受け取るかを理解していません。それが回帰を実行するための関数であることは理解していますが、「何らかの基準 testval」として意図されているものを取得できません。K-nn リグレッサーで使用する必要がありますが、例ではすべてが明確になっているわけではありません。

呼び出されるたびに、fun は XTRAIN を使用してモデルを適合させ、その適合モデルを使用して XTEST で計算された基準 testval を返す必要があります。

これが私が読んでいるところです: Matlabリファレンス

一般化線形モデルを使用して回帰を行っています。関数を使用して不意を突かれましたcrossVal。これまでの私の実装。

以下のコードは、このリンクから取得した多重回帰のクロス検証を計算するためのものです。一般化線形モデルにも同様のものが必要です。

乳がんに関するデータを分類する必要があるプロジェクトに取り組んでいます。PDAを使いたい。10 倍の交差検証によってラムダの最適値を見つけようとしています。私は始めました：

これは次の方法で実行できることがわかりました。

ただし、これを手動で行うこともできます。

今奇妙なことは、私が2つの異なる結果になることです. 最初に、CV エラーが 4.4% で、ラムダの値が 0.055 でした。2番目の場合、CVエラー6.32％、ランバ0.55になります。誰かがこれらの2つの方法の違いを説明してもらえますか?

シルケ

R の回帰にglmentパッケージを使用しcv.fit<-cv.glmnet(x,y,...)ていcvfit$lambda.minます。MSEしかし、そのラムダに対応する（平均二乗誤差）も取得したいと思います。誰かがそれを手に入れるのを手伝ってくれますか?

事前にご入力いただきありがとうございます。一部のデータのトレーニングと検証に使用するセットを生成するために cvpartition を使用しています。特に私が使っている

ここで、a は単一のグループです。a だけでなく、a と b という 2 つのグループを使用して、トレーニング セットとテスト セットを生成できるようにしたいと考えています。言い換えれば、私はこのようなものを探しています

cvpartition を使用してこれを行うことは可能ですか? そうでない場合、ソリューションをハードコーディングせずに簡単にこれを行うことができる別の方法はありますか?

LIBSVM の svmtrain でクロス検証を使用しています。コンソールで「Cross Validation Accuracy」の出力を停止するにはどうすればよいですか? ありがとうございました

R パッケージ bestglm で利用可能な delete-d 交差検証手法を使用したいと考えています。二項応答変数 (種の存在/不在) と、連続またはレベルを持つ 11 の予測変数があり、分析でそれらを連続として扱っています。種にもよりますが、約7000のデータポイントがあります。1 つの変数と他の 10 個の変数の間の相互作用を許可したいと思います。また、2 次応答も含めたいと思います。

これは可能ですか？R ヘルプとこのパッケージのビネットを見て収集したものから、そうではありませんが、何かが欠けている可能性があります。

2 つの異なるオブジェクトから 2 つの言語フィールドを検証しようとしています。Grails Validationを見つけたので、作成しました：

ドメインの概要

およびドメイン タイトル

しかし、バリデーターが反応しないようです。前もって感謝します。

私はpythonが初めてで、libsvmを使用しようとしています。grid.py を使用して相互検証を試みています。データベースからデータを取得するため、スパース形式ではありません。grid.py のデータ形式で必要なスパース形式に変換する方法はありますか。ドキュメントでは、データセットは次の形式にする必要があると記載されています。

svm_train を使用してみましたが、svm_parameter の助けを借りてモデルを生成できました。

ここで私のトレーニングデータは次の形式です

grid.py のデータセットとして prob を渡そうとしましたが、データセットが見つからないというので、ファイルに書き込む必要があるかもしれません。または、prob 変数をデータセットとして grid.py に渡す方法はありますか。

上記または以下に示す形式でトレーニング データを取得できます。

最初の 8143 と 8163 はラベル (クラス) で、残りは機能です。だから私の質問は：

1)このデータセットをスパース形式に変換し、ファイルに保存して grid.py に渡すにはどうすればよいですか?

2) prob 変数をファイルに保存できますか?

3) ファイルに保存せずに、prob 変数を grid.py に直接渡すことはできますか?