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我正在尝试对 NMF 执行交叉验证以找到要使用的最佳参数。我尝试使用 sklearn 交叉验证,但收到一个错误,指出 NMF 没有评分方法。这里有人可以帮我吗?谢谢你们

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nmf 的一个特性是它是一种无监督(机器学习)方法。这通常意味着没有可以作为“黄金标准”的标记数据。在 NMF 的情况下,您无法事先定义“期望”的结果。

sklearn 中的交叉验证专为监督机器学习而设计,您可以在其中根据定义标记数据。

交叉验证的作用是保留标记数据集,然后在剩余数据上训练模型,并在保留的数据集上评估该模型。对于此评估,可以使用任何度量标准。例如:accuracy、precision、recall 和 F-measure,为了计算这些度量,它需要标记数据。

于 2019-04-03T08:59:05.053 回答