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...
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,那模型的表现到底如何呢?我们可以使用这个函数来看模型...
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 ...
在这里,我需要分成测试和训练,以便每个group中70%的数据应该在训练中,每个组中30%的数据作为测试数据。然后预测并找出每个组内测试数据的准确性。我发现cross_val_score使用以下函数进行拆分、拟合模型和预测:>>> modelcross_val_score的文档中有groups参数,该参数 浏览0提问于2018-11-08得票数 0 ...
1. 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,verbo...
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 - ...
(X, y, groups)) File "/Users/joann/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/joblib/parallel.py", line 1004, in __call__ if self.dispatch_one_batch(iterator): File "/Users/joann/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/joblib/parallel.py", line 835, in dispatch_one_batch self._...
groups: array-like, with shape (n_samples,), optional Group labels for the samples used while splitting the dataset into train/test set. scoring: string, callable or None, optional, default: None A string (see model evaluation documentation) or a scorer callable object / function with signatu...
GroupKFold: K-fold iterator variant with non-overlapping groups. RepeatedKFold: Repeats K-Fold n times. """ 另请参阅 --- StratifiedKFold 考虑组信息,以避免构建不平衡的类分布的折叠(对于二进制或多类分类任务)。 GroupKFold:不重叠组的K-fold迭代器变体。 RepeatedK...
示例7: test_cross_val_score_predict_groups ▲點讚 6▼ # 需要導入模塊: from sklearn import model_selection [as 別名]# 或者: from sklearn.model_selection importcross_val_score[as 別名]deftest_cross_val_score_predict_groups():# Check if ValueError (when groups is None) propagates tocross...