默认的,cross_val_score只能计算一个类型的分数,要想获得多个度量值,可用函数cross_validate >>>fromsklearn.model_selectionimportcross_validate>>>fromsklearn.metricsimportrecall_score>>> scoring = ['precision_macro','recall_macro']>>> clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, random_state=0)>>> s...
iris = load_iris() svc = svm.SVC() scores = cross_val_score(svc, iris.data, iris.target, cv=5) print(scores) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
X=odata.drop(columns="target") clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1) scores = cross_val_score(clf,X,target, cv=5,scoring = "neg_mean_squared_error") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. cross_val_score(estimator, X, y,, scoring=None, cv=None, n_jobs=None, verbose=0, fit_params...
由于cross_val_score()不提供每个样本的预测结果,我们可以使用cross_val_predict()来获取。这个函数返回每个样本的预测标签。 python # 使用K折交叉验证进行预测 kf = KFold(n_splits=5) y_pred = cross_val_predict(SVC(kernel='linear'), X, y, cv=kf) 计算每个样本的实际标签与预测标签之间的误差: ...
这是正确的吗:在生成cross_val_score时,每个折叠包含一个新的训练和测试集,这些训练和测试集被传递到分类器clf中用于评估每个折叠的性能。使用以下方法生成文档cross_val_score:clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1) scores =cross_val_score(clf, iris.data, iris. ...
导入时间,从sklearn.datasets导入cross_val_score= load_iris()模型= GaussianNB(),DecisionTreeClassifier(),SVC()名称=“朴素贝叶斯”,“决策树”,“支持向量机”,模型名称,zip中的名称(模型,名称):打印名称start = time.tim 浏览4提问于2016-03-08得票数 50 回答已采纳...
(), SVC()] names = ["Naive Bayes", "Decision Tree", "SVM"] def getScores(estimator, x, y): yPred = estimator.predict(x) return (accuracy_score(y, yPred), precision_score(y, yPred, pos_label=3, average='macro'), recall_score(y, yPred, pos_label=3, average='macro')) ...
datasetsimportload_iris iris=load_iris()X=iris.datay=iris.target clf=SVC(kernel='linear',C=1)scores=cross_val_score(clf,X,y,scoring='accuracy',cv=5)在这个示例中，我们使用支持向量机（SVM）作为分类器，并使用准确率作为评估准则。通过设置cv=5，我们使用5折交叉验证来评估模型的表现。
cv = GridSearchCV(svc_clf, parameters, cv=skf) 同一个skf也输入到了cross_val_score的参数中 scores = cross_val_score(best_svc_clf, X.toarray(), text_intent, cv=skf) 但得到的结果就是差那么一点点,大概1%左右。 这是为什么呢。。到底哪个结果是reliable的呢 谢谢波波老师 遇到算法就懵逼...
1.3 简单示例 from sklearn import svmfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import cross_val_scoreiris = load_iris()svc = svm.SVC()scores = cross_val_score(svc, iris.data, iris.target, cv=5)print(scores)...