在本文中，将介绍机器学习中的折外预测，主要包括以下几个方面： 折外预测是对不用于训练模型的数据进行的一种样本外预测。 在对看不见的数据进行预测时，折外预测最常用于估计模型的性能。 折外预测可用于构建集成模型，称为堆叠泛化或堆叠集成。 什么是折外预测？ 使用重采样技术例如 k-fold 来评估机器学习算法在数据集上的性能是一种很常见的方法。 k-fold 过程包括将训练数据集分成 k 组，然后在使用 k 组样本中的每一个作为测试集，而其余样本用作训练集。 这意 …

2022年2月18日 · 签名和 OOF 消息可以是 从 DOCX 或 HTML 文件格式的模板生成 使用广泛的变量进行自定义，包括来自 Active Directory 的照片 应用于所有邮箱、特定组或特定地址 指定的有效时间范围 设置为新邮件或回复和转发的默认...

2023年9月26日 · The Out of Fold (OOF) method is a technique utilized to evaluate the performance of machine learning models. It involves dividing the dataset into subsets training the model on some of these subsets and then validating it on subsets.

# split X, X_val, y, y_val = train_test_split (X, y, test_size = 0.33) 在这个例子中，我们将使用 k 倍交叉验证来拟合一个 决策树分类器 和 KNeighborsClassifier 模型每个交叉验证折叠，并使用拟合模型来进行超折叠预测。

2022年6月27日 · 本文详细介绍了折外预测（Out-of-Fold）的概念及其在模型评估和集成学习中的应用。 通过K-Fold交叉验证，折外预测能有效评估模型的泛化性能，避免过拟合。 同时，利用折外预测构建的集成模型，如堆叠泛化，可以进一步提高预测准确性。 机器学习 算法 的 模型评估 通常使用 重采样 技术，如 K 折交叉验证。 机器学习模型可以使用 K-Fold 交叉验证技术来提高模型的预测精度。 在交叉验证过程中，预测是在拆分出来的没有用于 模型训练 的测试集上进行 …

2024年5月20日 · 使用折外预测（oof）评估模型的泛化性能和构建集成模型，机器学习算法通常使用例如kFold等的交叉验证技术来提高模型的准确度。 在交叉验证过程中，预测是通过拆分出来的不用于模型训练的测试

2020年2月26日 · KFold的split方法只需要传入数据集X；而StratifiredKFold 的split方法除了传入数据集 X 外，还要传入标签数据 y，否则会提少缺少参数。 实际上根据sklearn的API文档，KFold的split方法也可以接受标签数据 y，只是不会使用。 另一个 KFold 方法的变种就是GroupKFold。 和StratifiedKFold 相反，不将相同类别的数据均匀分割，而是将相同类别的数据放在同一个分割数据集中。 所依据的不是 数据标签label，而是可以自定义的类别 group 参数。 如下面 y 是原数据 …

2019年8月28日 · OF simply stands for "Out-of-fold" and refers to a step in the learning process when using k-fold validation in which the predictions from each set of folds are grouped together into one group of 1000 predictions. These predictions are now "out-of-the-folds" and thus error can be calculated on these to get a good measure of how good your model is.

On the other hand, cloven hooves are a specific type of hoof that is divided into two distinct parts or “toes.” Animals with cloven hooves include goats, sheep, and deer. The split in the hoof provides these animals with added stability and traction, making them well-suited for climbing and navigating rough terrain.

2022年3月11日 · 折外预测的概念与样本外预测（Out-of-Sample ）的概念直接相关，因为这两种情况下的预测都是在模型训练期间未使用的样本上进行的，并且都可以估计模型在对新数据进行预测时的性能。 折外预测也是一种样本外预测，尽管它使用了k-fold交叉验证来评估模型。 下面我们看看折外预测的两个主要功能. 折外预测最常见的用途是评估模型的性能。 使用诸如错误或准确率之类的评分指标对未用于模型训练的数据进行预测和评估。 相当用于使用了新数据（训练时 …