决策树、随机森林和极度随机森林的交叉验证评分的python代码

matlab 交叉验证代码 Preface 下面是我对这篇 Reading Text in the Wild with Convolutional Neural Networks 文章, 对于前半部分：文字定位检测部分的复现大致流程。 用的数据集是 ICDAR 2011: ，不少人都说 ICDAR 2011 数据集下载不了，我在这里上传一份我自己备份的： 需要指出的是，一方面因为做个实验与示例，且数据集小，做的结果比较粗糙。希望大家包含一下，因为不少同学跟我私信要代码，我在这里贴出来。希望得到大神的建议，帮助完善。 整理后的过程文件都在 reading text in the wild 中。 edge_boxes_with_python 文件夹，存放 Edge Boxes 、Random Forest 的代码，还有一些中间保存的变量结果。 Bounding_Box_Reg 是存放最后回归的文件夹。训练数据的生成、网络的定义都在里面。 Output 文件夹存放中间输出的图像，即将 Bounding Boxes 画在原图上的结果。 **注意：**下面有些数学公式，Github 上不支持，您

本程序为广义交叉验证（GCV）的matlab代码，在一些场合有比交叉验证（OCV）更好的特性

Spark ml pipline交叉验证之线性回归 工具开发 //创建回归评估器，用于基于训练集的多次训练后的模型选择 //创建交叉验证器，他会把训练集分成NumFolds份，然后在其中(NumFolds-1)份里进行训练 //在其中一份里进行测试，针对上面的每一组参数都会训练出NumFolds个模型，最后选择一个最优的模型 //对最优的模型做一个模型评估

K近邻算法，含多种距离度量和决策机制，含K折交叉验证和性能指标、混淆矩阵计算分析

import java.io.*; import weka.core.*; import weka.classifiers.trees.*; import weka.classifiers.Classifier; import weka.classifiers.trees.J48; import weka.classifiers.*; eval.crossValidateModel(c,train,5,r,o);

特征点提取aXgboost与LightGBM的用法速查表方法 自定义损失函数与评估准则 网格搜索与交叉验证 early- stopping早停及并行训练加速

内容概要： 1、对收集到测井数据进行去除异常值、插值、标准化、独热编码等数据预处理，分别得到预测储层物性的回归数据及识别储层含油气性的分类数据。 2、为了预测储层物性孔隙度，分别构建了BP神经网络和长短期记忆神经网络，并对该网络的隐含层数、学习率衰退因子和RMSE等关键指标进行对比分析及网络拟合度检测。此外，采用留一法交叉验证将单个井作为测试集，其余不包含该井的测井数据作为训练集，以此来分析单个井的孔隙度预测结果。 3、为了识别储层含油气性，分别构建了BP神经网络和循环神经网络（LSTM及Bi-LSTM），并利用混淆矩阵、ROC曲线及AUC面积来衡量以上分类模型的性能。 适用方向：统计学和神经网络方向案例分析 其他说明：附件包含预处理后的数据、BP和LSTM回归模型代码、BP和LSTM和Bi-LSTM分类模型代码，以及所有的分析结果图，并附上完整报告。 测井数据；BP神经网络；循环神经网络；留一法交叉验证；Matlab

对收集到测井数据进行去除异常值、插值、标准化、独热编码等数据预处理，分别得到预测储层物性的回归数据及识别储层含油气性的分类数据。 为了预测储层物性孔隙度，本文构建了SVM支持向量机回归模型，并对该网络的BoxConstraint和KernelScale等关键指标进行超参数调整。基于上述模型，采用留一法交叉验证将单个井作为测试集，其余不包含该井的测井数据作为训练集，以此来分析单个井的孔隙度预测结果。 对影响因素数据（除去取值深度）进行主成分分析（PCA），将第一主成分和第二主成分作为SVM支持向量机模型的输入向量序列，以六类流体性质（含油水层、差油层、干层、水层、油层及油水同层）作为标签形成输出向量序列。由于典型的SVM支持向量机只能处理二分类问题，因此本文分别构建了六个SVM分类器。并且利用混淆矩阵、ROC曲线及AUC面积来衡量以上分类模型的性能。 适用方向：统计学及机器学习算法（SVM）的实例应用 关键词：SVM支持向量机；留一法交叉验证；主成分分析；matlab

决策树学习是数据挖掘中常用的方法。 大多数商业软件包提供复杂的树分类算法，但它们非常昂贵。 这个 matlab 代码使用“classregtree”函数来实现 GINI 算法来确定每个节点 (CART) 的最佳分割。 这段代码的主要功能名为Tree。 它直接从 excel 或 csv 文件导入数据，使用第一行作为变量名（必要）。 第一列是结果组，它必须是数字。 在 Matlab 工作区中启动分类树类型： Tree('filename.xls') 或 Tree('filename.csv') （注意您的 excel 文件包含第一行变量名称和第一列中的结果组） . 它也可以直接从 matlab 文件（.mat 扩展名）导入。 请使用以下 3 个变量创建一个文件：X（协变量值矩阵）、y（结果值）、textdata（单元格结构包含结果和协变量的文本名称）。 如果您需要示例，请输入：[X, y,