python实现K折交叉验证

主要介绍了Python实现K折交叉验证法的方法步骤,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

在机器学习中，K折交叉检验是一种有效的模型验证方法，被广泛应用于模型的评估。该方法将数据集划分为K个互斥的子集，每个子集依次作为测试集，剩余的K-1个子集作为训练集。K折交叉检验的步骤如下： 1. 数

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。 (Calculate average decision accurate for Table 1 using Ten-fold-cross val

一个人工智能的大作业,内容是九宫棋决策问题,用到了决策树,增益和K折交叉验证,包括源程序和文档

按照K折交叉验证将数据进行预处理

利用交叉验证方法检验所建立的BP神经网络的分类效果，该程序是基于5折交叉验证对所建立的神经网络进行检验。

采用了十折交叉验证提高了分类的准确性，分类器分类函数可以替换成Linear，quadratic，rbf函数

K折验证法的方法像5折，10折等等，自己设定一下其中的K就可以了

交叉验证的实现，判定SVM分类器,bufangyiz

基于k折交叉验证的支持向量机回归预测MATLAB程序，采用了n折交叉验证方法，确定了损失参数C和核参数g。代码非常清晰，给出了详细的注释说明。主程序是用来读取EXCEL数据，同时还支持使用自己的数据集