在sklearn中调用交叉验证时出错-“意外的关键字参数'n_拆分'
代码如下：
models = []
models.append(('LR', LogisticRegression()))
models.append(('LDA', LinearDiscriminantAnalysis()))
models.append(('KNN', KNeighborsClassifier()))
models.append(('CART', DecisionTreeClassifier()))
models.append(('NB', GaussianNB()))
models.append(('SVM', SVC()))
# evaluate each model in turn
results = []
names = []
for name, model in models:
kfold = cross_validation.KFold(n_splits=10, random_state=seed)
cv_results = cross_validation.cross_val_score(model, X_train, Y_train, cv=kfold, scoring=scoring)
results.append(cv_results)
names.append(name)
msg = "%s: %f (%f)" % (name, cv_results.mean(), cv_results.std())
print(msg)
这将产生以下错误：回溯（最近一次调用）：
文件“”，第13行，kfold=交叉验证。KFold（n_分割=10，随机状态=种子）
init（）得到一个意外的关键字参数n_splits
共有1个答案
`cross_validation.KFold`
没有关键字n_splits（请参阅留档）。它使用k代替。如果你想有n_splits关键字，你可以使用sklearn.model_selection。取而代之的是KFold（请参阅此处）。
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问题内容： 我正在尝试进行交叉验证，并且遇到一个错误：“找到的输入变量样本数量不一致：[18，1]” 我在熊猫数据框（df）中使用不同的列作为要素，最后一列作为标签。这源自UC Irvine的机器学习存储库。导入我过去使用过的交叉验证程序包时，我收到了一个错误消息，说明它可能已贬值。我将运行决策树，SVM和K-NN。 我的代码是这样的： 任何帮助将是巨大的！ 问题答案： 不推荐使用该模块。新模块已
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我正试图通过逻辑回归来解决给定数据集上的分类问题（这不是问题）。为了避免过度拟合，我试图通过交叉验证来实现它（问题是这样的）：在完成程序时，我遗漏了一些东西。我在这里的目的是确定准确性。 但让我具体一点。这就是我所做的： 我把集合分成训练集和测试集 我定义了要使用的对数回归预测模型 我用cross_val_predict法（sklearn.cross_validation）做预测 最后，我测量了精
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我试图使用以下代码从上面的数据框创建一个有序的类别- 但是它给出了错误：astype（）得到了一个意外的关键字参数“categories”。
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下面看似简单的代码抛出以下错误 回溯（最近一次调用last）：文件“search.py”，第48行，pageToken=page_token）。方法中的第716行执行（）文件“C:\Users\Choi\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site packages\GoogleAppClient\discovery.py” raise TypeE
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我尝试使用pandas DataFrame的pivot_table方法； 但是，我收到以下错误： 上述命令摘自Wes McKinney（pandas的创建者）的《Python用于数据分析》一书
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根据scikit-learn的文档 你觉得呢？
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交叉验证 那么什么时候才需要交叉验证呢？交叉验证用在数据不是很充足的时候。比如在我日常项目里面，对于普通适中问题，如果数据样本量小于一万条，我们就会采用交叉验证来训练优化选择模型。如果样本大于一万条的话，我们一般随机的把数据分成三份，一份为训练集（Training Set），一份为验证集（Validation Set），最后一份为测试集（Test Set）。用训练集来训练模型，用验证集来评估模型预
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问题内容： 升级到Django 1.10后，出现错误。 我的看法如下： 这是完整的回溯： 问题答案： 中的参数在Django 1.8 中已弃用，在Django 1.10中已删除。 解决方案是切换到快捷方式，该快捷方式会自动使用。 更新您的导入并按如下所示进行查看。注意，将对象作为其第一个参数。 该快捷方式是Django 1.3中引入的，因此此更改与Django的较早版本兼容。