ML:模型训练/模型评估中常用的两种方法代码实现(留一法一次性切分训练和K折交叉验证训练)

简介: ML:模型训练/模型评估中常用的两种方法代码实现(留一法一次性切分训练和K折交叉验证训练)


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模型训练评估中常用的两种方法代码实现

T1、留一法一次性切分训练

T2、K折交叉验证训


模型训练评估中常用的两种方法代码实现

T1、留一法一次性切分训练

T2、K折交叉验证训

1. print("data split:")
2. if kfold_flag:   #T1、采用K折交叉验证训练
3.     kf = KFold(n_splits=2, shuffle=False)  # K折交叉验证
4. for train_index, test_index in kf.split(X_train):
5.         x_train_, y_train_ = X_train[train_index], y_train[train_index]
6.         x_test_, y_test_ = X_train[test_index], y_train[test_index]
7.         ModelC = ModelC_Train(XGBC_Best, x_train_,y_train_, x_test_,y_test_)
8. else:            #T2、采用K折交叉训练
9. # train_test_split
10.     x_train_, x_test_, y_train_, y_test_ = train_test_split(X_train,  y_train, test_size=0.3, random_state=33)
11.     ModelC = ModelC_Train(XGBC_Best, x_train_, x_test_, y_train_, y_test_)


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