cross_val_score中scoring参数 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。'...
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,verbose=0...
使用cross_val_score()进行交叉验证: 代码语言:txt 复制 # 使用交叉验证计算模型的性能评估指标,如R2得分 scores = cross_val_score(model, X, y, cv=kfold, scoring='r2') 在上述代码中,cross_val_score()函数的参数解释如下: model:要评估的模型对象 X:特征数据 y:目标变量 cv:交叉验证的折数,默认...
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...
cross_val_score()真正返回的是什么? My code: scoring = "r2" results = [] names = [] for model, name in models: kfold = KFold(n_splits=10) cv_results = cross_val_score(model, X_test, y_test, cv=kfold, scoring=scoring) ...
sklearn 的 cross_val_score: 我使用是cross_val_score方法,在sklearn中可以使用这个方法。交叉验证的原理不好表述下面随手画了一个图: (我都没见过这么丑的图)简单说下,比如上面,我们将数据集分为10折,做一次交叉验证,实际上它是计算了十次,将每一折都当做一次测试集,其余九折当做训练集,这样循环十次。通过...
1.分类、回归和聚类scoring参数选择 2.f1_micro和f1_macro区别 3.负均方误差和均方误差 一、使用示例 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import svm from sklearn.model_selection import cross_val_score ...
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_...
本文简要介绍python语言中sklearn.model_selection.cross_val_score的用法。 用法: sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator, X, y=None, *, groups=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=None, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch='2*n_jobs', error_score=nan) ...
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: ...