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
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...
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不设cv scores = cross_val_score(estimator, X, y, scoring='accuracy')print(scores,'\n',len(scores)) cv=5 scores = cross_val_score(estimator, X, y, scoring='accuracy', cv=5)print(scores,'\n',len(scores)) cv=3 scores = cross_val_score(estimator, X, y, scoring='accuracy', cv...
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 ...
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间...
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) 参数解释: (1)estimator用来指定要评估的模型。 (2)X和y分别用来指定数据集及其对应的标签。
print cross_val_score(model, iris.data, iris.target,scoring=score, cv=10).mean() print time.time() - start 我得到这个输出: Naive Bayes accuracy : 0.953333333333 precision : 0.962698412698 recall : 0.953333333333 0.0383198261261 Decision Tree ...
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....
cv_scores = cross_val_score(rf_model, X, y, cv=5, scoring='accuracy') print(f'交叉验证准确率:{cv_scores}') print(f'平均准确率:{cv_scores.mean()}') 2. 网格搜索 网格搜索是一种超参数优化方法,可以通过对多个参数组合进行测试,找到最佳参数配置。