# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Aug 10 08:10:35 2016 @author: Administrator """ ''' 关于:cross_validation.scores 此处cross_validation.scores并不是cross_validation的scores,而是分类函数(本文是clf,svm)的scores分成K部分K-1是训练1次是测试共K个scores ''' import time import ...
loss = -cross_val_score(knn, X, y, cv=10, scoring='neg_mean_squared_error') k_scores.append(loss.mean()) # loss越小越好,loss越小精确度越高 #可视化数据, 从图上来看,k越来越大,准确度越来越小,很有可能是overfitting了 plt.plot(k_range, k_scores) plt.xlabel('Value of K for KNN')...
scores=cross_val_score(logreg,iris.data,iris.target,cv=shuffle_split) 八、时间序列交叉验证(Time Series Cross-Validation) 时间序列数据是在不同时间点上收集的数据。由于数据点是在相邻的时间段收集的,因此观察结果之间有可能存在关联性。这是区分时间序列数据和截面数据的特征之一。 在时间序列数据的情况下,如...
In [16]: clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1) In [17]: scores = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5) In [18]: scores Out[18]: array([ 0.96666667, 1. , 0.96666667, 0.96666667, 1. ]) In [19]: scores.mean() Out[19]: 0.98000000000000009 除使用默认交叉验证方式...
scores=cross_val_score(logreg,iris.data,iris.target,cv=shuffle_split) 八、时间序列交叉验证(Time Series Cross-Validation) 时间序列数据是在不同时间点上收集的数据。由于数据点是在相邻的时间段收集的,因此观察结果之间有可能存在关联性。这是区分时间序列数据和截面数据的特征之一。
scores = cross_validation.cross_val_score(clf,iris.data,iris.target,cv=5)scores array([ 0.96666667, 1. , 0.96666667, 0.96666667, 1. ]) The mean score and the 95% confidence interval of the score estimate are hence given by: print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)"%(scores.mean(), sc...
assert_array_equal(scores_indices, scores_masks) 开发者ID:alvarobartt,项目名称:twitter-stock-recommendation,代码行数:19,代码来源:test_cross_validation.py 示例5: test_cross_val_score_precomputed ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from sklearn import cross_validation [as 别名]# 或者: from sklearn.cros...
clf = svm.SVC(kernel='linear',C=1,random_state=42) scores = cross_val_score(clf,X,y,cv=5) print(scores.mean()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 五、运行结果 没有使用交叉验证时得分为:0.96(这里没有使用代码演示,官网文档有更加详细的解释)...
print(scores['test_recall_macro']) #---Cross validation iterators--- '''根据不同的交叉验证策略生成数据集分割。应用于独立同分布''' '''1.KFold--Note that KFold is not affected by classes or groups,of equal sizes (if possible)''' from sklearn.model_selection...
scores.mean() 6 1.1.3不同的数据切分方式 1.1.3.1 k折交叉验证(手动指定k折切分) fromsklearn.model_selectionimportKFold kfold=KFold(n_split=5)cross_val_score(logreg,iris.data,iris.target,cv=kfold) 7 kfold=KFold(n_splits=3)cross_val_score(logreg,iris.data,iris.target,cv=kfold) ...