sklearn做交叉验证

KitorinZero 发布于2019-07-25 10:22 / 1396人阅读

摘要：交叉验证是经常用到的验证方法使用可以很大程度上简化交叉验证的过程使用过程见下方这里以模型为例训练集标签交叉验证的倍数返回结果的类型，可以自定义，也有很多默认选项例如就是返回准确率都是可以的这就是简单的用法，只有比较复杂，其他都比较简单

交叉验证是经常用到的验证方法
使用sklearn可以很大程度上简化交叉验证的过程
使用过程见下方：

from sklearn import cross_validation
gbdt=GradientBoostingRegressor()
score = cross_validation.cross_val_score(gbdt, train_set, 
    label_set, cv=10, scoring="accuracy")

这里以gbdt模型为例
train_set：训练集
label_set：标签
cv: 交叉验证的倍数
scoring: 返回结果的类型，可以自定义，也有很多默认选项
         例如‘accuracy’, 就是返回准确率
         [‘accuracy‘, ‘adjusted_rand_score‘, 
         ‘average_precision‘, ‘f1‘, ‘f1_macro‘, 
         ‘f1_micro‘, ‘f1_samples‘, ‘f1_weighted‘, 
         ‘log_loss‘, ‘mean_absolute_error‘, 
         ‘mean_squared_error‘, ‘median_absolute_error‘,
          ‘precision‘, ‘precision_macro‘, 
          ‘precision_micro‘, ‘precision_samples‘, 
          ‘precision_weighted‘, ‘r2‘, ‘recall‘, 
          ‘recall_macro‘, ‘recall_micro‘, 
          ‘recall_samples‘, ‘recall_weighted‘, 
          ‘roc_auc‘]   都是可以的

这就是简单的用法，只有scoring比较复杂，其他都比较简单

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