# 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...
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') plt.ylabel('Accuracy') #通过图像选择最好的参数 plt...
data_x,y,cv=cv)cv=KFold(n_splits=5,shuffle=False,random_state=0)# 这是个generator,用完就没了,所以再来一遍test_index=[i[1]foriincv.split(data_x)]y_true_all=[y[_]for_intest_index]y_predict_all=[predict_y[_]for_intest_index]score=np.mean([r2_score(i,j)fori,jinzip(...
(1)输入“mse”使用均方误差mean square error(MSE),MSE = ,其中fi为模型回归出的数值,yi为样本真实,所以MSE的本质是样本真实数据与回归结果的差异。 (2)输入“friedman_mse”使用费尔德曼均方误差,是一种改进后的均方误差。 (3)输入“mae”使用绝对平均误差mean absolute error(MAE)。 属性依旧有feature_importan...
比较常用的是 'neg_mean_squared_error‘ 也就是 均方差回归损失 该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值 公式长这样,了解下就ok了 K折交叉验证:sklearn.model_selection.KFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=None) n_splits:表示划分几等份 ...
print("交叉验证结果:", scores) print("平均得分:", scores.mean()) cross_val_score()函数会返回一个包含每次交叉验证得分的数组,可以通过打印该数组来查看每次的得分。同时,可以计算得分的平均值来评估模型的整体性能。 需要注意的是,cross_val_score()函数只能用于评估模型的性能,不能用于训练模型。如果需...
而cross_val_score(estimator, train_X, train_Y, cv=5).mean() 則是將五個評估結果進行平均,得到綜合性的結果。 參考資料:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.htmlhttps://github.com/scik...
print('Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)'% (scores.mean(), scores.std()*2)) Accuracy: 0.98 (+/- 0.03) scoring参数: 默认情况下,每个CV迭代计算的分数是score方法。可以通过scoring参数改变计算方式:scoring参数:定义模型评估规则 fromsklearnimportmetrics ...
print(cross_val_score(knn, X, y, cv=10, scoring='accuracy').mean()) # 交叉验证同样取10折 from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg = LogisticRegression() print(cross_val_score(logreg, X, y, cv=10, scoring='accuracy').mean()) ...
model = LogisticRegression(max_iter=1000) result = cross_val_score(model , X , y , cv=loocv) result result.mean() 这个跑起来的确很慢,一开始结果都是0,1我还以为错了,啥情况,一想,因为留一法,就是遍历N次,每次的结果要么是对的,要么就是不对的,所以,可以看个平均的得分...