Advertisement

留一法、K折交叉验证与Auto-MPG数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本段介绍留一法和K折交叉验证在评估机器学习模型性能中的应用，并通过Auto-MPG数据集进行实例分析。 编写了一个MATLAB程序用于数据分类训练和测试，采用了留一法和k折交叉验证方法，并对代码做了详细的注释。此外，还附上了UCI原始数据集auto-mpg。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 留一法、K折交叉验证与Auto-MPG数据集
    优质
    本段介绍留一法和K折交叉验证在评估机器学习模型性能中的应用，并通过Auto-MPG数据集进行实例分析。 编写了一个MATLAB程序用于数据分类训练和测试，采用了留一法和k折交叉验证方法，并对代码做了详细的注释。此外，还附上了UCI原始数据集auto-mpg。
     
  • MATLAB开发-K折交叉验证(KFoldCrossValidation)
    优质
    简介：本教程介绍在MATLAB中实现K折交叉验证（KFoldCrossValidation）的方法与技巧，帮助用户优化机器学习模型的评估过程。 在MATLAB开发过程中使用libsvm进行二进制分类的k-折叠交叉验证（KFoldCrossValidation）。
     
  • 10折交叉验证（神经网络）.zip_10折交叉验证_10折神经网络_十折交叉_十折交叉验证
    优质
    本资源包含使用10折交叉验证方法训练和评估神经网络模型的教程及代码，适用于提高模型泛化能力和减少过拟合。 使用MATLAB进行十折交叉验证的神经网络预测。
     
  • K折交叉验证法的Python实现方法步骤
    优质
    本篇文章详细介绍了如何使用Python编程语言实现K折交叉验证法，包括具体步骤和代码示例。适合数据科学初学者参考学习。 本段落主要介绍了如何使用Python实现K折交叉验证的方法步骤，并通过示例代码进行了详细解释。内容对于学习或工作中需要了解该方法的读者具有一定的参考价值。希望感兴趣的朋友们可以继续阅读，一同学习和探讨。
     
  • K折交叉验证的Matlab代码实现
    优质
    本资源提供了一个详细的MATLAB程序示例，用于演示如何实施K折交叉验证技术。该代码旨在评估机器学习模型的性能，适用于分类和回归任务的数据集分析。 按照K折交叉验证的方法对数据进行预处理。
     
  • _PLS 交叉验证_K折PLS交叉验证
    优质
    本资源提供了K折部分最小二乘法（PLS）交叉验证的实现代码，通过将数据集划分为K个子集进行模型训练与评估，以优化回归分析中的模型选择和参数调整。 请使用交叉验证，并可以自行设定K折交叉验证。
     
  • K折交叉验证法在Python中的实现方法步骤
    优质
    本文章详细介绍了如何使用Python编程语言实施K折交叉验证法，提供具体的方法和步骤指导。 学习器在测试集上的误差通常被称为“泛化误差”。为了得到这一误差，首先需要将数据集划分为训练集和测试集。常见的划分方法包括k折交叉验证法和自助法。这里展示的是使用Python实现的2折交叉验证示例： ```python from sklearn.model_selection import KFold import numpy as np X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 3], [3, 5]]) Y = np.array([1, 2, 3, 4]) KF = KFold(n_splits=2) # 建立2折交叉验证方法 ``` 这里使用了`sklearn.model_selection.KFold`函数，可以通过调整参数来改变数据划分的方式。
     
  • FTH 109 EvoANFIS GA PSO_Train-K折交叉验证_PSO文化_ANFISPSO_anfi
    优质
    这段简介描述了一个结合了EvoANFIS、GA（遗传算法）、PSO（粒子群优化）技术的模型训练过程，采用K折交叉验证，并特别应用了PSO文化在ANFIS与PSO集成方法中的创新实践。 标题FTH 109 EvoANFIS GA PSO Train_K-foldCV_PSO_culture_ANFISPSO_anfi是关于机器学习、优化算法及数据处理的项目，重点在于使用EvoANFIS（进化模糊神经网络）、遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）进行训练，并结合K折交叉验证来提升模型性能。源码.zip或源码.rar表明这是一个包含编程代码的压缩文件供用户参考学习。 EvoANFIS是一种基于模糊逻辑理论的进化算法，它融合了模糊系统与神经网络的优点，能够自动设计和调整模糊规则及参数，用于解决非线性问题。在机器学习中，EvoANFIS常被应用于预测和分类任务，并通过不断优化模糊规则提高模型准确性和泛化能力。 遗传算法（GA）是一种模拟生物进化过程的全局搜索方法，利用自然选择、基因突变等机制寻找最优解。该项目可能使用GA来优化EvoANFIS的结构与参数以获得更好的性能表现。 粒子群优化（PSO）是另一种通过研究鸟类群体行为启发而来的全局优化算法。该算法通过每个个体在搜索空间中的移动和速度更新找到最佳解决方案，其中个体的速度和位置受到它们自身最优位置及整体最优位置的影响。在这个项目中，PSO可能与GA协同工作或者作为独立的策略调整EvoANFIS参数。 K折交叉验证（K-fold CV）是评估机器学习模型性能的一种常用技术，它将数据集划分为K个子集，并在每次迭代中使用其中的一个进行测试而剩下的用于训练。最后取平均结果为最终的模型评价指标。这种方法有助于减少过拟合风险并提供更加稳定的结果。 源码文件 FTH 109 EvoANFIS GA PSO Train_K-foldCV_PSO_culture_ANFISPSO_anfisga_源码.rar可能包含了实现这些算法的具体代码，包括EvoANFIS的构建、GA和PSO的实施以及K折交叉验证的过程等。通过学习这些源码可以理解如何在实际项目中应用复杂算法并进行模型训练与调优。 该项目展示了综合运用多种优化技术提升模糊神经网络性能的方法，对于研究机器学习、模糊系统及优化方法的研究人员和技术人员具有重要参考价值。
     
  • 【Python学习】sklearn数据集分割技巧——随机划分、K折交叉验证及StratifiedKFold介绍...
    优质
    本教程详解了使用Python中的sklearn库进行数据集分割的方法，包括随机划分、K折交叉验证和分层K折交叉验证的实现与应用。适合初学者掌握。 一、随机划分 首先导入所需的库： ```python import numpy as np from sklearn import datasets ``` 然后加载数据集： ```python iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target ``` 接下来，将原始数据进行分割： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) ```
     
  • 十折交叉验证的程序
    优质
    简介：本程序实现数据集的十折交叉验证，通过将数据分为十个互斥子集，每次选取一个作为测试集而其余九个合并为训练集，重复此过程十次以评估模型性能。 使用贝叶斯公式进行具体计算验证，在已有条件下是否去打球。（利用十折交叉验证法计算表1的平均决策准确性）。