sklearn中的cross_val_score交叉验证

简介: sklearn中的cross_val_score交叉验证

cross_val_score交叉验证


1.0 注意事项


1. 参数cv代表分成几折,其中cv-1折用于训练,1折用于测试
2. cv数值最大 = 数据集总量的1/3
3. 关于参数scoring:
  1. ‘accuracy’:准确度;
  2. ‘f1’:F1值,只用于二分类;
  3. ‘precision’:精度,只用于二分类;
  4. ‘recall’:召回率,只用于二分类;
  5. ‘balanced accuracy‘:平衡精度;
4. 分成K折后,数据量太小的话,评分具有很大偶然性

1.1 API接口


sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None,cv=None, n

1.2 API接口参数


estimator:估计方法对象(分类器),模型X:数据特征(Features)
y:数据标签(Labels)
soring:调用方法(包括accuracy和mean_squared_error等等)
cv:几折交叉验证
n_jobs:同时工作的cpu个数(-1代表全部)

1.3 简单示例


from sklearn import svm
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import cross_val_score
iris = load_iris()
svc = svm.SVC()
scores = cross_val_score(svc, iris.data, iris.target, cv=5)
print(scores)


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