交叉验证： 把样本分为训练集评估集和测试集。

本资源用于博客栏目中的机器学习实例详解中逻辑回归案例模板——信用卡欺诈检测，包含数据和完整的流程ipynb文件

matlab 10折交叉验证知识代码简介：预测和可视化的结果位于“结果”文件夹下。 那些ML模型预测的是每条记录的位置，而html文件可视化的是车辆加速和访问的前10个位置。 这些html文件由Python脚本生成，将位置速度限制与汽车记录进行比较，并计算所有位置的频率。 原始数据集（位于文件夹“ 1-data-preprocessing”中）： linkinfo-copy.csv：包含传感器信息的excel文件 traffic-csv文件夹：该文件夹包括从04/2015到12/2016的所有流量记录 源代码： 1-data-preprocessing文件夹：该文件夹包括有关数据预处理的所有脚本（步骤1） 2-ml-model：包含所有机器学习脚本的文件夹（第2步） 3-可视化：该文件夹包括有关可视化的所有脚本（第3步） 补充材料： 纸文件夹：包含我用作参考的所有纸的文件夹 结果文件夹：该文件夹包含屏幕截图和ML预测和可视化结果的输出 ================================================== =========================

3.3 子集的选择 这是一篇有关《统计学习基础》，原书名The Elements of Statistical Learning的学习笔记，该书学习难度较高，有很棒的学者将其翻译成中文并放在自己的个人网站上，翻译质量非常高，本博客中有关翻译的内容都是出自该学者的网页，个人解读部分才是自己经过查阅资料和其他学者的学习笔记，结合个人理解总结成的原创内容。 原文 The Elements of Statistical Learning 翻译 szcf-weiya 时间 2018-08-21 解读 Hytn Chen 更新 2020-02-16 文章目录3.3 子集的选

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：knn_最小二乘_softsvm分类器的matlab实现_以及简单的交叉验证等_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

贝叶斯模型matlab代码帕累托平滑重要性抽样 (PSIS) 和 PSIS 留一法交叉验证参考代码 介绍 这些文件为 Matlab/Octave 和 Python（由 制作的 Python 端口）实现了帕累托平滑重要性采样 (PSIS) 和 PSIS 留一法交叉验证。 loo 包中对应的 R 代码 相应的 R 代码可以在 中找到，也可以从 中获得。 ArviZ 中的 Python 代码 PyPI 中可用的 loo 和 psislw 函数具有相应的功能（请参阅 参考资料）。 内容 'm' 文件夹中的 Matlab/Octave 代码 'psislw.m' - 对数重要性权重的帕累托平滑 'psisloo.m' - 帕累托平滑重要性采样留一法对数预测密度 'gpdfitnew.m' - 估计广义帕累托分布的参数 'sumlogs.m' - 向量的总和，其中数字用对数表示 'py' 文件夹中的 Python 模块 'psis.py' - 在 Python (Numpy) 模块中包含以下函数 psislw - 对数重要性权重的帕累托平滑 psisloo - 帕累托平滑重要性采样留一法对数预测密

联合会 cvAUC R软件包提供了一种计算有效的方法，可以估计ROC曲线（AUC）估计值下交叉验证的面积的置信区间（或方差）。 在二元分类问题中， 通常用于评估预测模型的性能。 通常，它与相结合，以评估结果如何推广到一个独立的数据集。 为了评估交叉验证的AUC估计的质量，我们获得其方差的估计。 对于海量数据集，生成单个性能估计的过程在计算上可能会很昂贵。 另外，当使用复杂的预测方法时，即使在相对较小的数据集上对验证模型进行交叉验证的过程仍然需要大量的计算时间。 因此，在许多实际情况下，是方差估计的一种计算上难以处理的方法。 作为引导程序的替代方法，可以使用基于计算效率的的方法来获得交叉验证的AUC的方差估计。 该软件包的主要功能是ci.cvAUC和ci.pooled.cvAUC ，它们报告交叉验证的AUC并分别基于和影响曲线来计算交叉验证的AUC估计的置信区间。 使用基于影响曲线的置

Matlab的耳语弹力网 交叉验证和自举弹性网惩罚回归 创建者：Federico Calesella，Silvia Cazzetta，Federica Colombo和Benedetta Vai IRCCS圣拉斐尔科学研究所神经科学系精神病学和临床心理生物学部门，意大利米兰 目录 1.项目概述 该代码旨在估计机器学习框架中的弹性净回归，以达到目标预测的目的。 具体来说，它包括以下管道： K-Fold嵌套交叉验证：用于预测准确性评估； 引导程序：用于评估相关预测因子。 相关规格： 支持线性回归和逻辑回归； 可以同时优化alpha和lambda超参数（有关lambda优化，请参阅）； 交叉验证过程是分层的（即，在整个文件夹中维护数据集中类的比例）； 提供了用于不平衡分类任务的类权重的可选使用； 提供了分层引导程序的可选用法（即，在整个重采样过程中都保持了数据集中类的比例）。 2.设定 一世。 系统要求 该代码已在以下操作系统上经过测试： Linux Mac OSX 视窗 该代码已在MATLAB版本2016b和2017a上进行了测试。 在某些内置的MATLAB函数中，先前版本和后续版本可能有

交叉验证调参与交叉验证评估的区别与使用 什么是交叉验证 交叉验证原理 交叉验证原理与常用方法 scikitlearn交叉验证评估 交叉验证：评估估算器的表现 在交叉验证中数据集一般可以分为训练集和测试集，其中训练集的某一折用于作为验证集，这样有利于充分利用数据，但是同样提升了计算量。交叉验证的使用往往时代码运行缓慢。 交叉验证的作用 交叉验证一方面可以用于调整超参数，也即是通过反复的交叉训练，找到模型最优的超参数，比如使用网格搜索GridSearchCV()。另一方面用于评估模型在数据集上的表现，比如cross_val_score()。 交叉验证评估： 针对在训练集上训练得到的模型表现良好，但

模型保真度预测估计 (PEMF) 是一种独立于模型的方法，用于衡量替代模型或元模型的保真度，例如克里金法、径向基函数 (RBF)、支持向量回归 (SVR) 和神经网络。 它可以被视为 K 折交叉验证的一种新颖的顺序和预测实现。 PEMF 将模型训练器（例如 RBF-multiquadric 或 Kriging-Linear）、用于训练模型的样本数据和应用于模型的超参数值（例如 RBF 中的形状因子）作为输入。 作为输出，它提供了代理模型中中值和/或最大误差的预测估计值。 据报道，在提供替代模型误差度量（针对各种基准函数）方面，PEMF 比典型的留一法交叉验证更准确和稳健。 当前版本的 PEMF 已经实现了 RBF（包含在这个包中）、克里金法（DACE 包）和 SVR（Libsvm 包）， PEMF（已经和）可以很容易地用于以下目的： 1. 代理模型验证2.代理模型不确定性分析3. 代理模型