在cross_val_score函数中，scoring参数用于指定评估模型的指标。它是一个字符串，表示要使用的评估指标的类型。以下是scoring参数的一些常用选项：'accuracy'：准确度，评估模型预测正确的样本数所占的比例。'precision'：精确率，评估模型预测为正样本且确实为正样本的样本数所占的比例。'recall'：召回率，评估模型预测...
cross_val_score scoring参数 cross_val_scorescoring参数 cross_val_score是sklearn.model_selection中的一个方法，用于计算模型的得分。其中的scoring参数是用来定义评估模型的准则。这个参数是可选的，其默认值为None。在scoring=None的情况下，该方法会根据数据集类型选择适合的评估准则。如果你想使用特定的评估准则，...
1. scores = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5,scoring='accuracy') 1. 我们看到这里有个参数scoring参数,去scikit-learn官网了解之后发现这里的scoring参数是默认为 None 的 sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator,X,y=None,groups=None,scoring=None,cv=None,n_jobs=1,verbo...
最后得分0.94 关于cross_val_score 的 scoring 参数的选择,通过查看官方文档后可以发现相关指标的选择可以在这里找到 https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加: datanlp 阅读过本文的人还看了以下文章: TensorFlow 2.0深度学习案例实战 基于40万表格数据...
因为sklearn cross_val_score 交叉验证,这个函数没有洗牌功能,添加K 折交叉验证,可以用来选择模型,也可以用来选择特征 sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator, X, y=None, groups=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=1, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch=‘2*n_jobs’) ...
默认的,cross_val_score只能计算一个类型的分数,要想获得多个度量值,可用函数cross_validate >>>fromsklearn.model_selectionimportcross_validate>>>fromsklearn.metricsimportrecall_score>>> scoring = ['precision_macro','recall_macro']>>> clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, random_state=0)>>> ...
scores = cross_val_score(knn,train_X,train_y,cv=10,scoring='accuracy') #cv:选择每次测试折数 accuracy:评价指标是准确度,可以省略使用默认值,具体使用参考下面。 cv_scores.append(scores.mean()) plt.plot(k_range,cv_scores) plt.xlabel('K') ...
关于cross_val_score 的 scoring 参数的选择,通过查看官方文档后可以发现相关指标的选择可以在这里找到 https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加:datanlp 长按图片,识别二维码 阅读过本文的人还看了以下文章: ...
scikit-learn中的cross_val_score函数可以通过交叉验证评估分数,非常方便,但是使用过程中发现一个问题,就是在cross_val_score的文档中对scoring的参数并没有说明清楚。 原始文档如下: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.cross_val_score.html#sklearn.model_selection.cross_va...
scikit-learn中的cross_val_score函数可以通过交叉验证评估分数，非常方便，但是使用过程中发现一个问题，就是在cross_val_score的文档中对scoring的参数并没有说明清楚。原始文档如下：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.cross_val_score.html#sklearn.model_...