如下图所示,5折交叉验证,全部可用数据集分成五个集合,每次迭代都选其中的1个集合数据作为验证集,另外4个集合作为训练集,经过5组的迭代过程。 交叉验证的好处在于: 可以保证所有数据都有被训练和验证的机会,也尽最大可能让优化的模型性能表现的更加可信; 从有限的学习数据获取尽可能多的有效信息; 可以在一定程度上...
mglearn.plots.plot_stratified_cross_validation() 1. 2.1 对交叉验证的更多控制 ⭐可以用cv来调节cross_val_score的折数 sklearn还提供一个交叉验证分离器(cross_validatoin splitter)作为cv参数 #在分类数据集上使用标准K折交叉验证 #需要从model_selection导入KFold分离器类,并将其实例化 from sklearn.model_...