交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测 ...

模型评价的目的：通过模型评价，我们知道当前训练模型的好坏，泛化能力如何？从而知道是否可以应用在解决问题上，如果不行，那又是哪里出了问题？ train_test_split 在分类问题中， ...

之前在《训练集，验证集，测试集（以及为什么要使用验证集？）（Training Set, Validation Set, Test Set）》一文中已经提过对模型进行验证（评估）的几种方式。下面来回顾一 ...

一、安装 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/matlab/。在这个地址上可以下的包含matlab接口的源程序。下载完后可以放到放到任意的盘上解压 ...

参考博客：http://blog.csdn.net/u010167269/article/details/51340070 在以前的网络训练中，有关于验证集一直比较疑惑，在一些机器学习的教程中，都会 ...

SparkMLlib分类算法之决策树学习 （一） 决策树的基本概念 　　　　决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率 ...

基本流程： 1、计算测试实例到所有训练集实例的距离； 2、对所有的距离进行排序，找到k个最近的邻居； 3、对k个近邻对应的结果进行合并，再排序，返回出现次数最多的那个结果。 交叉验证： 对每一个 ...

一、 在SAS中进行随机抽样： 1、 在实际数据处理中常常需要进行样本抽样，在实践中主要有两种情况： （1）简单无重复抽样（2）分层抽样 a.等比例分层抽样 b. 不等 ...

spark 模型选择与超参调优 机器学习可以简单的归纳为 通过数据训练y = f(x) 的过程，因此定义完训练模型之后，就需要考虑如何选择最终我们认为最优的模型。 如何选择最优的模型，就 ...

概念 交叉验证，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练 ...