from sklearn import datasets, model_selection,treedic1 = datasets.load_wine()x=dic1.datay=dic1.targetm1 =tree.DecisionTreeClassifier() #可设置不同的模型参数cross_result=model_selection.cross_val_score(estimator=m1,cv=5,X=x,y=y)print(cross_result) 结果 GridSearchCV网格搜索 对于一个模型,...
sklearn.model_selection模块是scikit-learn库中的一个重要模块,它提供了一系列用于模型选择、数据划分、交叉验证等功能的工具。这些工具对于评估模型的性能、选择最佳参数以及防止过拟合等方面都非常重要。 2. 常用的函数或类 train_test_split:用于将数据集分割为训练集和测试集。 KFold:用于生成K个分组,用于K折...
#StratifiedKFold#相比于KFold,在进行split的时候需要传入y,并且会根据y的分类,保证分类后y在各个数据集中比例不变,类似于GroupKFold(基于参数groups)importnumpy as npimportpandas as pdfromsklearn.model_selectionimport*fromsklearn.datasetsimportmake_classification SEED= 666 X,y= make_...
#官方示例,使用鸢尾花的数据集importnumpy as npfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearnimportsvm#支持向量机fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx,y=load_iris(return_X_y=True)x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.4,random_state=0)x_train.shape,y_...
sklearn作为Python的强大机器学习包,model_selection模块是其重要的一个模块: 1.model_selection.cross_validation: (1)分数,和交叉验证分数 众所周知,每一个模型会得出一个score方法用于裁决模型在新的数据上拟合的质量。其值越大越好。 from sklearn import datasets, svm ...
2、sklearn.model_selection sklearn有很完善的官方文档(sklearn.model_selection)以及使用指南(3. Model selection and evaluation),所以这里只是个人学习的记录,也是跟着官方文档进行了解。 2.1 Splitter Functions 拆分器功能 2.1.1 train_test_split 拆分训练集测试集 ...
sklearn.model_selection模块是scikit-learn库中的一个模块,用于模型选择和评估。它提供了一些用于划分数据集、交叉验证、参数调优和性能评估的函数和类。 该模块的主要功能包括: 数据集划分:提供了用于将数据集划分为训练集和测试集的函数,如train_test_split()。这对于评估模型的性能和避免过拟合非常重要。
from sklearn import datasets, model_selection,tree dic1 = datasets.load_wine()x=dic1.data y=dic1.target m1 =tree.DecisionTreeClassifier()grid = model_selection.GridSearchCV(m1, param_grid={'criterion': ['gini', 'entropy']}, cv=5, scoring='accuracy')grid.fit(x, y)print(...
在进行机器学习模型训练的时候,为了充分的利用训练样本及提高模型的准确率,经常需要应用交叉验证的方法,在Python中sklearn库中的model_selection中提供了KFold和RepeatedKFold方法。 1、KFold方法 KFold方法将所有的样例划分为k个样本子集(称为k折,如果k等于训练样本数,则为留一法交叉验证):依次遍历这个k个子集,每次...
fromsklearn.model_selectionimportcross_val_score help(cross_val_score): 语法: 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=nan) Parameters: estimator : (估计器,即训练的模型)...