使用cross_validate()函数可以在交叉验证的框架下获取预测值。 cross_validate()是一个用于评估模型性能的函数,它可以在交叉验证的过程中计算多个评估指标,并返回每个指标的平均值和标准差。该函数可以用于分类、回归和聚类等机器学习任务。 在使用cross_validate()函数时,需要提供以下参数: estimator:要评估的模型对象。
用法: sklearn.model_selection.cross_validate(estimator, X, y=None, *, groups=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=None, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch='2*n_jobs', return_train_score=False, return_estimator=False, error_score=nan) 通过交叉验证评估指标,并记录拟合/得分时间。 ...
复制 X,y,groups=indexable(X,y,groups)cv=check_cv(cv,y,classifier=is_classifier(estimator))ifcallable(scoring):scorers=scoring elif scoring is None orisinstance(scoring,str):scorers=check_scoring(estimator,scoring)else:scorers=_check_multimetric_scoring(estimator,scoring)# We clone the estimator to...
扒了cross_validate代码的核心部分,如下: X,y,groups=indexable(X,y,groups)cv=check_cv(cv,y,classifier=is_classifier(estimator))ifcallable(scoring):scorers=scoringelifscoringisNoneorisinstance(scoring,str):scorers=check_scoring(estimator,scoring)else:scorers=_check_multimetric_scoring(estimator,scoring)#...
estimator:必须是含有fit-method的对象,也可以是自己定义的Pipline X:参与交叉验证的数据集 y:默认为None,训练集标签 groups:array数组。这个用法很神奇,比如说你的train set 有350个就像本例,那么当你设置[1,1,….2,2] 一共350个1和2的时候,在训练集中就相当于2折。1的为一组,2的为1组。
在训练随机森林分类器后,我尝试了两种计算 AUC 分数的方法。第一个是从 cross_validate 函数获取指标: numeric_transformer = make_pipeline( IterativeImputer(estimator=RandomForestRegressor(),random_state=0), StandardScaler() ) preprocessor = make_column_transformer( (numeric_transformer, numeric_cols) ) ...
Describe the bug When we pass a fitted estimator into cross_validate it will fit this estimator again on the given train-validation splits. However, users can pass sample_weight to the fitted estimator without being warned that it is not...
estimator IEstimator<ITransformer> 要适应的估算器。 numberOfFolds Int32 交叉验证折叠数。 labelColumnName String 用于评估) 的标签列 (。 rowGroupColumnName String 用于对行进行分组的 groupId 列data的名称。 拆分交叉验证的数据时,此列将自动用作 SamplingKeyColumn,因为排名算法需要这样做(如果未null执行行...
This is a follow-up to the issue raised in #29554. However, I recall other issues raised for CV estimator in general. So the context is the following: a CV estimator will use an internal cross-validation scheme. When we deal with a class...
本文整理汇总了Python中weka.classifiers.Evaluation.crossValidateModel方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python Evaluation.crossValidateModel方法的具体用法?Python Evaluation.crossValidateModel怎么用?Python Evaluation.crossValidateModel使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您...