by Anonymous » 23 Feb 2025, 17:44
Ich schreibe eine Schleife, in der ich die k-fache Kreuzvalidierung für 1000 Einträge ausführen muss. Der Wert von k ändert sich bei jeder Iteration in der Schleife und kann den Wert von 1000 haben. Wenn ich jedoch versuche, die Querverletzungsablehnung durchzuführen (d. H. K = #Entries = 1000), erhalte ich den folgenden Fehler: < /p>
valueError: Alle n_groups für einzelne Klassen sind weniger als n_splits = 1000. /> test = [..., ..., 1000]
für n in test: < /p>
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
scores = cross_val_score(knn, X_train, y_train, cv=n, scoring='accuracy')
< /code>
Denken Sie daran, dass X_TRAIN und Y_TRAIN 1000 Zeilen haben und Numpy -Arrays sind. Möglichkeit, dieselbe Funktion zu verwenden, um zu vermeiden, dass ein IF in der Schleife einfügt.
Ich schreibe eine Schleife, in der ich die k-fache Kreuzvalidierung für 1000 Einträge ausführen muss. Der Wert von k ändert sich bei jeder Iteration in der Schleife und kann den Wert von 1000 haben. Wenn ich jedoch versuche, die Querverletzungsablehnung durchzuführen (d. H. K = #Entries = 1000), erhalte ich den folgenden Fehler: < /p>
valueError: Alle n_groups für einzelne Klassen sind weniger als n_splits = 1000. /> test = [..., ..., 1000]
für n in test: < /p>
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
scores = cross_val_score(knn, X_train, y_train, cv=n, scoring='accuracy')
< /code>
Denken Sie daran, dass X_TRAIN und Y_TRAIN 1000 Zeilen haben und Numpy -Arrays sind. Möglichkeit, dieselbe Funktion zu verwenden, um zu vermeiden, dass ein IF in der Schleife einfügt.
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