cross_val_score是sklearn.model_selection中的一个方法,用于计算模型的得分。其中的scoring参数是用来定义评估模型的准则。这个参数是可选的,其默认值为None。在scoring=None的情况下,该方法会根据数据集类型选择适合的评估准则。如果你想使用特定的评估准则,你可以设置scoring参数为对应的评估准则。例如,你可以设置...
scoring:评估指标,可选参数,默认为None,表示使用模型的默认评估指标 查看交叉验证结果: 代码语言:txt 复制 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...
knn = KNeighborsClassifier(n) #knn模型,这里一个超参数可以做预测,当多个超参数时需要使用另一种方法GridSearchCV 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....
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...
最终选择能力最优的模型。...: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。...关于 cross_val_score 的scoring 参数的选择,通过查看官方文档后可以发现相关指标的选择可以在这里找到:文档。 2.8K50 广告 腾讯云+校园优惠套餐,2H2G云服务器30元起 云+校园是针对学生用户推出的扶持计划,2核2G云服务器...
- scoring:评分函数,可选,默认值为None,表示使用estimator默认的评分方式 - cv:交叉验证生成器,控制交叉验证的迭代方式,可选,默认值为None,表示使用默认的分割器,即3折交叉验证 - n_jobs:并行计算的作业数,可选,默认值为None,表示使用单个CPU - verbose:控制输出信息的详细程度,可选,默认值为0,表示不输出 -...
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') ...
scoring : 字符串,可调用或无,可选,默认:无 一个字符串(参见模型评估文档)或签名为' ' scorer(estimator, X, y) ' '的scorer可调用对象/函数。 cv : int,交叉验证生成器或可迭代,可选 确定交叉验证分割策略。 cv可能的输入有: -无,使用默认的三折交叉验证, ...
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=np.nan) 1. estimator:估计器,也就是模型 X, y:数据,标签值 soring:调用的方法 ...