問題タブ [cross-validation]
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python - Naive Bayes の K-Fold Cross Validation
sklearn を使用して、単純ベイズ分類器の k 分割検証を実行しようとしています。
このウェブサイトhttps://www.kaggle.com/wiki/GettingStartedWithPythonForDataScience/history/969からコードを見つけました。この例では、分類子は RandomForestClassifier です。独自の単純なベイズ分類子を使用したいと思いますが、この行で fit メソッドが何をするのかよくわかりません probas = cfr.fit(train[traincv], target[traincv]).predict_proba (電車[testcv])
python - 単純ベイズ分類器と NLTK を使用して scikit で k 分割交差検証を使用する方法
小さなコーパスがあり、10 倍の交差検証を使用して単純ベイズ分類器の精度を計算したいのですが、どうすればそれを行うことができますか。
python - scikit-learnでランダム化された層化されたk倍交差検証?
scikit-learn でシャッフルされた層別 k 分割交差検証を実行する組み込みの方法はありますか? これは最も一般的な CV メソッドの 1 つですが、これを行うための組み込みメソッドが見つからないことに驚いています。
cross_validation.KFold()シャッフルフラグがあるのを見ましたが、階層化されていません。残念ながらcross_validation.StratifiedKFold()、 にはそのようなオプションcross_validation.StratifiedShuffleSplit()がなく、ばらばらの折り目を生成しません。
何か不足していますか？これは計画されていますか？
（明らかに、これを自分で実装できます）
r - CART モデルの相互検証
課題では、CART モデルで相互検証を実行するよう求められます。cvFit関数 fromを使用しようとしましcvToolsたが、奇妙なエラー メッセージが表示されました。最小限の例を次に示します。
私が見ているエラーは次のとおりです。
そしてtraceback()：
にyは必須のようですcvFit.default。しかし：
私は何を間違っていますか？自分でコーディングしなくても、CART ツリーを使用して相互検証を行うことができるパッケージはどれですか? （私はとても怠け者です...）