用法: sklearn.model_selection.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) 通过交叉验证评估分数。 在用户指南中阅读更多信息。 参数: estimator:估计器对象实现‘fit’ 用于...
cross_val_score(estimator, X, y,, scoring=None, cv=None, n_jobs=None, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch="2*n_jobs") 1. 二、参数含义 三、常见的scoring取值 下两个网址可以帮助理解 https://zhuanlan.zhihu.com/p/509437755 https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.ht...
# 使用 cross_val_score 进行交叉验证 scores = cross_val_score( estimator=clf, # 使用的评估器 X=X, # 特征数据 y=y, # 目标数据 groups=None, # 没有用于分组的标签 cv=5, # 5折交叉验证 scoring='accuracy', # 使用准确率作为评分标准 n_jobs=-1, # 使用所有可用的 CPU 核心 verbose=0, #...
from sklearn.model_selection import cross_val_score # Cross-Validation score = cross_val_score(nn, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_absolute_error') print(f"Cross-Validated MAE: {-score.mean()}") Cross-Validated MAE: 0.6400776051646109 pip install shap import shap # Initialize SHAP explaine...
from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.svm import SVC svm_model = SVC() svm_model.fit(train_x,train_y) scores1 = cross_val_score(svm_model,train_x,train_y,cv=5, scoring='accuracy') # 输出精确度的平均值和置信度区...
我想使用交叉验证评估使用 scikitlearn 构建的回归模型并感到困惑,我应该使用这两个函数 cross_val_score 和cross_val_predict 中的哪一个。一种选择是: cvs = DecisionTreeRegressor(max_depth = depth) scores = cross_val_score(cvs, predictors, target, cv=cvfolds, scoring='r2') print("R2-Score: %0....
上述代码中,我们使用cross_val_score函数来训练和评估逻辑回归模型。这里,cv参数指定了十字交叉验证的对象,scoring参数指定了评估指标为准确率。通过调用mean方法,我们可以得到最终的平均准确率。 十字交叉验证的优势 十字交叉验证相比于其他简单的数据集划分方法,具有以下优势:...
_ = cross_val_score(model, iris.data, iris.target,scoring=scorer, cv=10) # Added assignment of the result to `_` in order to illustrate that the return value will not be used results = scorer.get_results() for metric_name in results.keys(): ...
scoring:评估指标,可以是字符串(如 'accuracy'、'precision' 等)或可调用对象。 n_jobs:并行运行的作业数,-1 表示使用所有处理器。 使用示例 以下是一个使用 cross_val_score 的简单示例: python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.line...
问Python手动预测和cross_val_score预测的不同结果EN尽管有许多疗法可以有效地控制某些人的慢性疼痛，如何...