交叉验证：scikit中的cross_val_score函数-学习参数
根据scikit-learn的文档
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共有1个答案
模型性能取决于数据拆分的方式，有时模型不具备泛化能力。
所以我们需要交叉验证。
交叉验证是评估模型的重要步骤。它最大限度地增加了用于训练模型的数据量，因为在训练过程中，不仅训练了模型，而且还对所有可用的数据进行了测试。
默认情况下，scikit-learn的cross_val_score()函数使用r^2分数作为回归的选择度量。
r^2分数称为决定系数。
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问题内容： 我需要为（X_test，y_test）数据的每个拆分显式获取交叉验证统计信息。 因此，我尝试这样做： 是否是通过使用例如KFold来获得每个交叉验证拆分的平均绝对误差（MAE）的正确方法？ 问题答案： 您的方法存在一些问题。 首先，您当然不必在培训和验证列表（即您的2个内部循环）中 一个接一个地手动 添加数据。简单的索引就可以完成工作。 此外，我们通常从不计算和报告训练CV折叠的错误-
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问题内容： 是否可以在没有交叉验证的情况下使用GridSearchCV？我正在尝试通过网格搜索优化KMeans聚类中的聚类数量，因此我不需要或想要交叉验证。 该文档也使我感到困惑，因为在fit（）方法下，它有一个用于非监督学习的选项（例如，将None用于非监督学习）。但是，如果您想进行无监督学习，则需要在没有交叉验证的情况下进行学习，而且似乎没有摆脱交叉验证的选择。 问题答案： 经过大量搜索，我能
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问题内容： 我想使用scikit-learn的GridSearchCV来确定随机森林模型的一些超级参数。我的数据是时间相关的，看起来像 如何实现以下交叉验证折叠技术？ 也就是说，我想使用2年的历史观测值来训练模型，然后在接下来的一年中测试其准确性。 问题答案： 您只需要将拆分的可迭代对象传递给GridSearchCV。此拆分应采用以下格式： 要获取idx，您可以执行以下操作： 看起来像这样： 然后
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1）在我读过的大多数机器学习入门页面中，似乎都在说你需要一个训练集、一个验证集和一个测试集。根据我的理解，交叉验证允许你结合训练和验证集来训练模型，然后你应该在测试集上测试它以得到一个分数。然而，我在论文中看到，在很多情况下，您可以在整个数据集上交叉验证，然后报告CV得分作为准确性。我知道在一个理想的世界里，你会想要在不同的数据上进行测试，但如果这是合法的，我想要在我的整个数据集上交叉验证并报告那
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交叉验证 那么什么时候才需要交叉验证呢？交叉验证用在数据不是很充足的时候。比如在我日常项目里面，对于普通适中问题，如果数据样本量小于一万条，我们就会采用交叉验证来训练优化选择模型。如果样本大于一万条的话，我们一般随机的把数据分成三份，一份为训练集（Training Set），一份为验证集（Validation Set），最后一份为测试集（Test Set）。用训练集来训练模型，用验证集来评估模型预
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本文向大家介绍scikit-learn 使用交叉验证训练分类器，包括了scikit-learn 使用交叉验证训练分类器的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 使用虹膜数据集： 数据分为训练集和测试集。要做到这一点，我们使用train_test_split效用函数来分割双方X和y（数据和目标矢量）用随机选择train_size=0.75（训练集包含数据的75％）。 训练数据集被输入到k最近邻