使用网格搜索法对7个模型进行调优(调参时采用五折交叉验证的方式),并进行模型评估。 K折交叉验证 在K折交叉验证中,我们用到的数据是训练集中的所有数据。我们将训练集的所有数据平均划分成K份(通常选择K=10),取第K份作为验证集,它的作用是评估模型拟合程度,余下的K-1份作为交叉验证的训练集。 网格搜索法 GridSearchCV(
4. 性能汇总:重复上述过程K次,每次都使用不同的子集作为验证集。最后,将所有迭代的结果平均,得到模型的整体性能估计。 5. 模型选择:如果有多个模型需要比较,可以根据K折交叉验证的结果选择表现最佳的模型。 6. 最终测试:一旦选择了最佳模型,可以在未参与交叉验证的独立测试集上进行最终测试,以验证模型的泛化能力。
网格搜索算法和K折交叉验证法是机器学习入门的时候遇到的重要的概念。 网格搜索算法是一种通过遍历给定的参数组合来优化模型表现的方法。 以决策树为例,当我们确定了要使用决策树算法的时候,为了能够更好地拟合和预测,我们需要调整它的参数。在决策树算法中,我们通常选择的参数是决策树的最大深度。 于是我们会给出一...
p0= sum(testVec*p0Vec)+np.log(1-pC1)ifp1 >p0:return1else:return0 二:实现K折交叉验证法---k=5 def OneCrossValidate(trainSet,trainCls,testSet,testCls): #训练模型 p1Vect,p0Vect,pC1=trainNB0(np.array(trainSet),np.array(trainCls)) err_count=0#验证集进行测试foriinrange(10): c=c...
” k折交叉验证 K折交叉验证(k-fold cross-validation)首先将所有数据分割成K个子样本，不重复的选取...
K折交叉验证的基本思想是将数据集分成K个子集,然后使用其中的K-1个子集进行训练,剩下的一个子集作为测试集来评估模型的性能。这个过程会重复K次,每次使用不同的测试集。最后,将K次的结果进行平均,得到模型的性能评估结果。 在逻辑回归中,我们可以使用K折交叉验证来确定最优的超参数,例如正则化系数。正则化是一种...
网格搜索算法主要用于优化模型参数，而K折交叉验证是用于评估模型性能的一种可靠方法。网格搜索算法： 定义：网格搜索是一种通过遍历预设参数组合来优化模型性能的技术。 工作原理：它会在给定的参数空间内，尝试所有可能的参数组合，以找到最佳的模型参数。例如，在决策树模型中，可以设定参数空间为{‘...
最基本的方法被称为:k-折交叉验证,将训练集划分为k个较小的集合,每一个k折都会遵循下面的过程: 将k-1份训练集子集作为训练集训练模型 将剩余的1份训练集子集用于模型验证(也就是把它当成一个测试集来计算模型的性能指标) k-折交叉验证得出的性能指标是循环计算中每个值的平均值 ...
K折交叉验证的作用 当有多个不同的模型(结构不同、超参数不同等)可以选择时,我们通过K折交叉验证来选取对于特定数据集最好的模型。 K折交叉验证的流程 将含有N个样本的数据集,分成K份,每份含有NKKN个样本。选择其中一份作为验证集,另外K-1份作为训练集,测试集就有K种情况。