# 定义特征矩阵 X 和目标变量 y # 使用交叉验证计算均方误差 mse_scores = cross_val_score(model, X, y, scoring='neg_mean_squared_error', cv=5) # 将均方误差转换为正值 mse_scores = -mse_scores # 计算均值和标准差 mean_mse = mse_scores.mean() std_mse = mse_scores.std() 参数...
1.1 API接口 sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None,cv=None, n_jobs=1, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch=‘2*n_jobs’) 1. 1.2 API接口参数 estimator:估计方法对象(分类器),模型X:数据特征(Features) y:数据标签(Labels) soring:调用方法(包括accurac...
# 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,默认为3折 scoring:评估指标,可选参数,默认为None,表示使用模...
对比以下代码及其输出结果: 不设cv scores = cross_val_score(estimator, X, y, scoring='accuracy')print(scores,'\n',len(scores)) cv=5 scores = cross_val_score(estimator, X, y, scoring='accuracy', cv=5)print(scores,'\n',len(scores)) cv=3 scores = cross_val_score(estimator, X, y...
predict_y = cross_val_predict(estimator, data_x, y, cv=5) score = r2_score(true_y,predict_y) cross_val_score分片计算后平均的这种方式,可以认为是不同模型的平均结果,cross_val_predict计算得分没有道理可言。 而且,这两种计算结果在数据量小的时候差别很大,所以遵循官网警告,谢绝使用cross_val_predic...
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’) ...
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') ...
sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None,cv=None, n 1.2 API接口参数 estimator:估计方法对象(分类器),模型X:数据特征(Features)y:数据标签(Labels)soring:调用方法(包括accuracy和mean_squared_error等等)cv:几折交叉验证n_jobs:同时工作的cpu个数(-1代表全部) ...
cvs = DecisionTreeRegressor(max_depth = depth) scores = cross_val_score(cvs, predictors, target, cv=cvfolds, scoring='r2') print("R2-Score: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2)) 另一个,使用标准 r2_score 的cv 预测: cvp = DecisionTreeRegressor(max_depth ...
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) 通过交叉验证评估分数。 在用户指南中阅读更多信息。