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) 通过交叉验证评估分数。 在用户指南中阅读更多信息。 参数: estimator:估计器对象实现‘fit’ 用于...
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...
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’) 这里的cv ...
sklearn函数:cross_val_score(交叉验证评分) 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) 前面我们提到了4种分割数据集的方法,在分割完数据集后,我们训练模型,那模型...
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’) 参数 estimator:数据对象 X:数据 y:预测数据 soring:调用的方法 cv:交叉验证生成器或可迭代的次数 ...
scoringstr or callable, default=None 这个参数的意义是,用什么方法来评估我们算法模型的优劣,也就是评分规则。 默认的话,是使用“Estimator score method”,貌似叫,估计器评分法,就是模型准确度的 这个参数的取值,可以参考官方文档:scikit-learn.org/stable编辑于 2020-09-22 15:06...
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) ``` 其中,参数含义如下: - estimator:机器学习算法的实例化对象,可以是分类器,回归器或聚类器 - X:特征矩阵,是一个二维数组 - ...
sklearn中的cross_val_score函数是评估模型性能的重要工具，尤其是在数据集分割后，它能帮助我们了解模型在不同验证方法下的表现。该函数接受一系列参数，如estimator（模型实例）、数据集X和y（可选）、交叉验证策略cv、评分标准scoring等。在模型训练完成后，我们可以通过cross_val_score函数来计算模型的...
estimator:估计器,也就是模型 X, y:数据,标签值 soring:调用的方法 cv:交叉验证生成器或可迭代的次数 n_jobs:同时工作的cpu个数(-1代表全部) verbose:日志冗长度,int:冗长度,0:不输出训练过程,1:偶尔输出,>1:对每个子模型都输出 fit_params:传递给估计器的拟合方法的参数 ...
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) ...