以前、12の変数選択手法、10の回帰分析手法についてleave one outの実装をお願いしたものです。10の回帰分析手法において、13dataでleave one out(FoldNumber = 13)を行うと、NLSVRのハイパラメーターの最適値が最も精度が高いものになりません。grid_scores_で値を見てみると、予測値が全て0になっている事が恐らく原因だと考えられます。恐らくGridSearchCVを用いている他の手法も同様のトラブルが発生していると考えられます。お手数ですが、どのようにスクリプトを変更すれば良いのかご教授頂けませんでしょうか。

H.A
ご質問いただきありがとうございます。
ご不便をおかけ致しまして申し訳ございません。
ご質問の中に、
> NLSVRのハイパラメーターの最適値が最も精度が高いものになりません。
とございましたが、ここでおっしゃっている "精度が高い" とは具体的に何のことをおっしゃっているのでしょうか?
ちなみに、NLSVRのGridSearchCVではクロスバリデーション (質問された方の状況ですと leave one out クロスバリデーション) 後の r2 が最大になるようにハイパーパラメータを選んでいます。
よろしくお願い致します。

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