这是因为从scikit-learn 0.20版本开始,’cross_validation’模块已被弃用,并更名为’model_selection’。 要解决这个问题,您需要将导入语句从: from sklearn import cross_validation 更改为: from sklearn.model_selection import cross_val_score, train_test_split, etc. 注意,您应该根据需要导入’model_selection...
from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import KFold,cross_val_score lor = LogisticRegression() kfold_validation = KFold(10) # init the no of k results=cross_val_score(lor,X,y,cv=kfold_validation) print('10 results for each data split: ',results...
目前普遍的做法,是使用cross-validation来评估模型以及挑选模型。划重点: 在train-set的人为的划分N折(默认是sklearn中默认3折)拿N-1折数据训练模型,剩下1折去验证模型,将N次实验的平均值作为评估结果。 然后再用test_set去验证。 综合评估前后两次的结果。 调用方法: cv_results = cross_validate(estimator, X...
# Import scikit-learn from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.cross_validation import * from sklearn.metrics import * import 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 我们产生 100 个数据,每个数据 10,000 个特征(我们需要产生一些输入和输出间纯粹偶然的联系)。 features = np.r...
train_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression data=pd.read_csv("data.csv")X=data.iloc[:,:-1].values y=data.iloc[:,-1].values X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=0)regressor=LinearRegression()regressor.fit(X_train,y_train)...
关于CV的实验,接下来会使用sklearn中的RepeatedKFold进行完成。下面先简单看一下如何进行使用。 X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]) y = np.array([0, 0, 1, 1]) rkf = model_selection.RepeatedKFold(n_splits=2, n_repeats=1, random_state=777) ...
Shuffle-split cross-validation 控制更加灵活:可以控制划分迭代次数、每次划分时测试集和训练集的比例(也就是说:可以存在既不在训练集也不再测试集的情况); demo: fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimportShuffleSplit,cross_val_scorefromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression ...
# 10-fold cross-validation with logistic regressionfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionlogreg=LogisticRegression()print(cross_val_score(logreg,X,y,cv=10,scoring='accuracy').mean()) 0.953333333333 In [13]: importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression ...
k-fold cross-validation ,其中,k一般取5或10。 标准交叉验证standard Cross validation demo: fromsklearn.model_selectionimportcross_val_score logreg=LogisticRegression()scores=cross_val_score(logreg,cancer.data,cancer.target)#cv:默认是3折交叉验证,可以修改cv=5,变成5折交叉验证。print("Cross validation ...
对于模型的评估,我们一般使用交叉验证(cross validation)来进行评估。 在这里我们使用了k折叠法,将训练集划分为相等的k份。然后从1~k中每次选择一份作为测试集,其余的k-1份作为训练集,训练好后利用某种评分规则对模型进行评分,最后以k个评分中最高的作为该模型的评分。