實現k折交叉，並取每個模型的平均值
from sklearn.model_selection import KFold
X=train_data kf = KFold(n_splits=6)
modelsave=[] #用來儲存模型
for train_index, test_index in kf.split(X):
model=train_t(X.reindex(train_index).reset_index(drop=True),X.reindex(test_index).reset_index(drop=True))
modelsave.append(model)
進行預測
PREDS=[]
for i in modelsave:
preds = i.predict(xgb_test2, ntree_limit=i.best_ntree_limit)
PREDS.append(preds)
preds1=np.mean(PREDS,axis=0) #取平均
相關推薦
實現k折交叉，並取每個模型的平均值
from sklearn.model_selection import KFold X=train_data kf = KFold(n_splits=6) modelsave=[] #用來儲存模型 for train_index, test_index in kf
機器學習之模型選擇（K折交叉驗證，超引數的選擇）
來源： https://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/27/1996799.html 對於解決同一個問題，如怎麼選擇模型去擬合線性迴歸中只有一個特徵時房價預測問題，如可能有不同的模型去解決，如： 1、d = 1，h（
C語言 實現讀取檔案，並統計每個字元出現的個數
/***************** 實現讀取檔案，並統計每個字元出現的個數 *****************/ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> unsigned long file_size;
K-折交叉驗證(k-fold crossValidation)以及在matlab中的實現
轉載原文 定義： 在機器學習中，將資料集A分為訓練集B（training set）和測試集C（test set），在樣本量不充足的情況下，為了充分利用資料集對演算法效果進行測試，將資料集A隨機分為k個包，每次將其中一個包作為測試集，剩下k-1個包作為訓練集進
【機器學習】交叉驗證，K折交叉驗證的偏差和方差分析
交叉驗證 部分參考：模型選擇中的交叉驗證方法綜述,山西大學，範永東（這是一篇碩士論文，原文內容有點囉嗦，存在一些錯誤。本文對其交叉驗證部分校對整理） 交叉驗證是一種通過估計模型的泛化誤差，從而進行模型選擇的方法。沒有任何假定前提，具有應用的普遍性，操
一看就懂的K近鄰演算法(KNN)，K-D樹，並實現手寫數字識別！
1. 什麼是KNN 1.1 KNN的通俗解釋 何謂K近鄰演算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，簡稱KNN演算法，單從名字來猜想，可以簡單粗暴的認為是：K個最近的鄰居，當K=1時，演算法便成了最近鄰演算法，即尋找最近的那個鄰居。 用官方的話來說，所謂K近鄰演算法，即是給定一個訓練資
R語言——K折交叉驗證之隨機均分數據集
present sent new 理解 6.5 ble 數據表 uno repr 今天，在閱讀吳喜之教授的《復雜數據統計方法》時，遇到了把一個數據集按照某個因子分成若幹子集，再把若幹子集隨機平均分成n份的問題，吳教授的方法也比較好理解，但是我還是覺得有點繁瑣，因此自己編寫了
創建100個文件，並對每個文件賦值
-1 span echo log 賦值 style 創建 for img for i in `seq 1 100`;do echo $i >jf$i.txt;done 註意 符號·· 而不是‘’ 從視頻中看到這個腳本，但是總是提示 不明確的重定向文件 創建10
微信端調取相冊和攝像頭，實現圖片上傳，並上傳到本地服務器
配置 epic 替換 pan source 工具 alert 調試 family 在微信公眾號網頁開發時，遇到了圖片上傳的問題，查看了微信的開發者文檔，裏面的資料比較全。接著我們看一下整個的流程 1、config權限配置 $.ajax({ url:‘wx_getC
c++用priority_queue實現最小堆，並求解最大的n個數
輸出 return bool rand cto and gre main 最小堆 1 //c++用priority_queue實現最小堆，並求解很多數中的最大的n個數 2 #include <iostream> 3 #include <queue&
獲取當前模塊內的所有函數，並為每個函數自動加裝裝飾器
HR star timer and UNC typeerror ttr pan 裝飾 示例代碼，用來，獲取當前模塊內的所有函數名，在為每個函數加裝飾器。 1 import sys 2 import time 3 from inspect import isfunc
利用Python實現讀取Nginx日誌，並將需要信息寫入到數據庫。
creat rip ger form use nginx日誌 zabbix 創建 auth #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # Auther:liangkai # Date:2018/6/26 11:26 # License: (
留出法、K折交叉驗證、留一法進行數據集劃分
leave targe lec digits 行數據 import one 訓練 訓練集 from sklearn import datasets from sklearn import model_selection #引入sklearn庫中手寫數字的數據集 digit
kreas搭建神經網路預測波士頓房價（手寫K折交叉驗證）
1、程式說明 所有注意事項均寫入註釋 from keras.datasets import boston_housing import numpy as np from keras import models from keras import layers from keras.o
彙編（實現32位 加法，並呼叫int 10h 輸出結果）
定義雙子型別: A DD 21111112H B DD 11111111H 上面的A和B都是32位，而ax,dx都是16位，所以需要把高16位和低16位分開進行加法。其中先處理低16位，用add。高16位可能會有進位，所以用adc。 A 32位數
gparted燒錄到U盤，使其成為live usb，從而實現U盤啟動，並啟動gparted
1.把zip包中的檔案解壓縮到U盤中，並且保持原目錄結構不變！也就是說，解壓縮到U盤根目錄中！自己不要增加目錄！ 2.執行你U盤中utils/linux/目錄中的makeboot.bat檔案！（特別注意，此檔案一定要在U盤中執行，絕不允許在你的硬碟上執行！） 以上操作完畢後，即可用
使用html2canvas實現網頁截圖，並嵌入到PDF
使用html2canvas實現網頁截圖並嵌入到PDF 以前我們只能通過截圖工具進行擷取影象。這使得在業務生產中，變得越來越不方便。目前的瀏覽器功能越來越強大，H5也逐漸普及，瀏覽器也可以實現截圖了。這裡來聊下之前在工作中用到的html2canvas。這裡要感謝寫出html2canva
IntelliJ IDEA實現遠端連線linux，並上傳檔案到linux伺服器（SSH會話功能和SFTP功能）
注意: eclipse的SSH會話功能和SFTP功能這裡不會說 點選以下連結可檢視 eclipse的SSH會話功能和SFTP功能 而IntelliJ IDEA（以下簡稱為IDEA）這麼強大的開發工具自然也有該功能，這篇部落格就介紹一下IDEA的SSH會話功能
用shell指令碼增加幾個組，並在每個組裡建立一定的使用者
昨天我們用語言寫了一個關於使用者組和使用者的簡單應用，但是說實話，就九個使用者我已經重複的很煩惱了，於是我就想能不能通過shell指令碼來實現批量增加使用者。於是乎，我今天就想著用shell指令碼去完成昨晚的例子。我們先來回顧一下昨天的例子。 題目：建立幾個組，每個組有一定的成員，並且每個組有一個可以操作的
pytorch實現self-attention機制，並可視化
pytorch 實現 self attention 並可視化 python 3 pytorch 0.4.0 請閱讀原文。 模型 class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, hidden