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我有一个二元分类问题,标签 0 和 1(少数)存在巨大不平衡。由于测试集带有标签 1 的行太少,因此我将训练测试设置为至少 70-30 或 60-40,因此仍然有重要的观察结果。由于我没有过多地衡量准确率(由于类别不平衡),而是更多地衡量精确召回率,因此这一点尤其重要,因为真实阳性率的一些差异非常显着。
Python/sklearn 中是否有 KFold(或交叉验证方法)的变体,其中我选择 K = 5,并将分割设置为 60-40?就像下图所示:
最佳答案
您需要分层抽样来处理不平衡问题。这是 sklearn 为您做的 URL:结合 Kfold 和分层采样/分割
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.StratifiedKFold.html
关于python - K 重 CV 的变体,其中 size(test_set) > N/K,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52521475/
很难说出这里问的是什么。这个问题是含糊的、模糊的、不完整的、过于宽泛的或修辞性的,无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开它,visit the help center 。 已关
我们可以说 O(K + (N-K)logK)相当于O(K + N logK)对于 1 < = K <= N ? 最佳答案 简短的回答是它们不等价,这取决于k 的值。如果k等于N,那么第一个复杂度是O(
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鉴于以下问题,我不能完全确定我当前的解决方案: 问题: 给定一个包含 n 元素的最大堆,它存储在数组 A 中,是否可以打印所有最大的 K 元素在 O(K*log(K)) 中? 我的回答: 是的,是的,
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我有 X 个正数,索引为 x_i。每个 x_i 需要进入 K 组之一(其中 K 是预先确定的)。令 S_j 为 K_j 中所有 x_i 的总和。我需要分配所有 x_i 以使所有 S_j 的方差最小化。
关闭。这个问题是not reproducible or was caused by typos .它目前不接受答案。 这个问题是由于错别字或无法再重现的问题引起的。虽然类似的问题可能是on-topi
我正在研究寻找原始数的算法,看到下面的语句,我不明白为什么。 while (k*k <= n) 优于 while (k <= Math.sqrt(n)) 是因为函数调用吗?该调用函数使用更多资源。 更
我想找到一种尽可能快的方法来将两个小 bool 矩阵相乘,其中小意味着 8x8、9x9 ... 16x16。这个例程会被大量使用,所以需要非常高效,所以请不要建议直截了当的解决方案应该足够快。 对于
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这个问题在这里已经有了答案: Can a local variable's memory be accessed outside its scope? (20 个答案) returning addr
给定一个矩阵:- k = [1 2 3 ; 4 5 6 ; 7 8 NaN]; 如果我想用 0 替换一个数字,比如 2,我可以使用这个:k(k==2) =
我是一名优秀的程序员,十分优秀!