y_model = model.predict(xtest) # 对新数据进行预测 from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(ytest, y_model) # 输出模型预测准确率 0.9736842105263158 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 理清楚一下上面程序的过程: 把数据集分类成 xtrain, xtest, ytrain, ytest 用训练集...
函数 model_selection.GridSearchCV(estimator, pars, cv=6,scoring='accuracy') 参数 estimator:分类器 param_grid,:用于网格搜索的参数组合。 cv=6:表示交叉验证6次。 scoring:模型评价标准,默认为准确率(accuracy) verbose=2 训练过程中,输出过程。 方法 grid_search.best_params grid_search.best_score_ 例子...
l1.append(accuracy_score(lrl1.predict(Xtrain),Ytrain)) l1test.append(accuracy_score(lrl1.predict(Xtest),Ytest)) lrl2=lrl2.fit(Xtrain,Ytrain) l2.append(accuracy_score(lrl2.predict(Xtrain),Ytrain)) l2test.append(accuracy_score(lrl2.predict(Xtest),Ytest)) graph=[l1,l2,l1test,l2tes...
cv=2)#Note: Optionally, you could use cv=2#in the GridSearchCV above to produce#the 5 x 2 nested CV that is shown in the figure.scores= cross_val_score(gs, X_train, y_train, scoring='accuracy', cv=5)print('CV accuracy: %.3f +/- %.3f'%(np.mean(scores), np.std(scores))...
为了计算一个模型的score,scikit-learn自带了一个帮助函数: cross_validation.cross_val_score(svc, X_digits, y_digits, cv=kfold, n_jobs=-1) 1. n_jobs=-1意味着将计算任务分派个计算机的所有CPU. 交叉验证生成器: KFold(n,k)交叉分割,K-1上进行训练,生于数据样例用于测试 ...
print("Accuracy:", log_reg.score(X_test, y_test)) 在这个示例中,我们使用了鸢尾花数据集,并对其进行了数据标准化处理。然后,我们创建了一个LogisticRegression对象,并用训练数据拟合了模型。最后,我们使用模型对测试集进行了预测,并输出了准确率。©...
阈值调优是数据科学中一个重要且必要的步骤。它与应用程序领域密切相关，并且需要一些领域内的知识作为参考...
性能评估:提供了用于计算模型性能指标的函数和类,如accuracy_score、precision_score、recall_score和confusion_matrix。这些指标可以帮助评估模型的准确性和可靠性。 sklearn.model_selection模块的应用场景包括机器学习和数据挖掘任务中的模型选择、参数调优和性能评估。它可以帮助开发人员更好地理解和评估他们的模型,并选择...
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(X,y)=datasets.load_digits(return_X_y=True)train_sizes,train_score,test_score=learning_curve(RandomForestClassifier(),X,y,train_sizes=[0.1,0.2,0.4,0.6,0.8,1],cv=10,scoring='accuracy')train_error=1-np.mean(train_score,axis=1)test_error=1-np.mean(test_score,axis=1)plt.plot(train_...