sklearn FKold K折交叉验证 k-fold cross validation

最新推荐文章于 2025-08-02 10:18:54 发布
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这段代码演示了如何在Python中使用scikit-learn库的KFold类进行交叉验证。首先，它生成了一些随机数据，然后用这些数据创建了一个DataFrame。接着，它设置了KFold的参数并进行了拆分，输出了每次拆分的训练集和验证集的索引。

C:\Users\pcl>conda activate torch38

(torch38) C:\Users\pcl>python
Python 3.8.11 (default, Aug  6 2021, 09:57:55) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from sklearn.model_selection import KFold
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> xt=np.random.randint(5,27,20)
>>> xt = xt.reshape(5,4)
>>> xt
array([[17, 13, 23, 26],
       [ 8, 10, 13,  8],
       [24,  7, 10, 23],
       [21, 13, 13, 21],
       [10,  9, 12, 10]])
>>> yt = np.random.randint(0,3,5)
>>> yt
array([1, 1, 1, 0, 2])
>>> folds = KFold(n_splits=5, shuffle = True, random_state=2021)
>>> xt = pd.DataFrame(xt)
>>> for tidx , vidx in folds.split(xt, yt):
...    vdf,vl = xt.iloc[vidx,:], yt[vidx]
...    tdf, tl = xt.iloc[tidx,:], yt[tidx]
...    print('fold id',tidx, vidx)
...
fold id [0 1 3 4] [2]
fold id [1 2 3 4] [0]
fold id [0 1 2 4] [3]
fold id [0 2 3 4] [1]
fold id [0 1 2 3] [4]
>>>

 

Python实现K折交叉验证(K-Fold Cross-Validation)
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08-05 1490
K折交叉验证可以有效地评估机器学习算法的性能，并减少测试结果的方差。它特别适用于数据集较小的情况，因为它允许我们在不浪费过多数据的情况下进行多次测试。
学习笔记3：k折交叉验证（k-fold cross validation）
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K折交叉验证，将初始采样（样本集X，Y）分割成K份，一份被保留作为验证模型的数据（test set），其他K-1份用来训练（train set）。交叉验证重复K次，每份验证一次，平均K次的结果或者使用其它结合方式，最终得到一个单一估测。这个方法的优势在于，同时重复运用随机产生的子样本进行训练和验证，每次的结果验证一次，10折交叉验证是最常用的。（切记每次作为验证模型的数据是不同的）。示例from ...
Scikit-learn中的K折叠交叉验证（Cross Validation）
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07-21 2975
我们为什么要使用交叉验证法?　　 当我们使用train_test_split方法进行数据集的拆分时，train_test_split用的是随机拆分的方法,万一我们拆分的时候，测试集中都是比较容易进行分类或者回归的数据,而训练集中都比较难，那么模型的得分就会偏高，反之模型的得分就会偏低。我们也不太可能把所有的random_state遍历一遍，而交叉验证法正好弥补了这个缺陷，它的工作原...
机器学习--K折交叉验证（K-fold cross validation）
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04-19 2425
K 折交叉验证（K-flod cross validation） 当样本数据不充足时，为了选择更好的模型，可以采用交叉验证方法。 基本思想：把给定的数据进行划分，将划分得到的数据集组合为训练集与测试集，在此基础上进行反复训练、测试以及模型选择。 最常用的为 K 折交叉验证。 首先随机将给定数据划分为 K 个互不相交、大小相同的自己；每次选择一个子集当作测试集（不能重复），其余 K-1 个子集作为训练集；一共进行 K 次；最后选择这 K 次中平均测试误差最小的模型。 例子 # coding=utf-8 fr
【模型评估】k折交叉验证和sklearn运用实战（cross validation）
kristing的博客
05-02 7722
k折交叉验证（cross validation） 留一法是特殊的k折交叉验证。k折交叉验证主要用于判断是否过拟合。k折交叉验证一般采用分层采样法取得训练集和验证集。分层采样是指，每个类按照比例在总体中随机取数据。 k折交叉验证（cross validation）实例 这是之前用过的逻辑回归的例子，重点放在后面的交叉验证上。 用sklearn中的数据集iris 导入需要的包 from sklearn...
5折交叉验证_机器学习面试题集 - 详解四种交叉验证方法
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本文结构：什么是交叉验证法？为什么用交叉验证法？主要有哪些方法？优缺点？各方法应用举例？什么是交叉验证法？它的基本思想就是将原始数据(dataset)进行分组，一部分做为训练集来训练模型，另一部分做为测试集来评价模型。为什么用交叉验证法？交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表，可以在一定程度上减小过拟合。还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。可以选择出合适的模型主要...
sklearn.model_selection.KFold
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K折交叉验证：sklearn.model_selection.KFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=None) 思路：将训练/测试数据集划分n_splits个互斥子集，每次用其中一个子集当作验证集，剩下的n_splits-1个作为训练集，进行n_splits训练和测试，得到n_splits个结果 注意点：对于不能均等份的数据集，其前n_sa
K-折交叉验证（K-fold Cross Validation）
qq_40844444的博客
11-19 2014
K-折交叉验证是一种统计学方法，用于估计一个模型的泛化能力。每次迭代中，使用K-1个子集作为训练集，剩下的一个子集作为验证集，进行模型的训练和评估。在循环中，我们分别对每个折进行模型训练和验证，并计算准确率。最后，我们计算了所有折的平均准确率，以评估模型的泛化能力。在这段代码中，我们首先加载了鸢尾花数据集，并定义了K折交叉验证的折数。K-折交叉验证通过在不同的数据子集上重复训练和验证模型，可以减少模型的方差，提供模型性能的更稳定估计。以下是一个使用Python实现K-折交叉验证的例子，并附有注释。
k折交叉验证（k-fold Cross-validation）
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k折交叉验证（k-fold Cross-validation）
机器学习——K 折交叉验证（K-Fold Cross Validation），案例：逻辑回归 交叉寻找最佳惩罚因子C
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交叉验证是一种将原始数据集划分为若干个子集，反复训练和验证模型的策略。交叉验证（Cross-Validation）适用于你在模型调参（如逻辑回归中的C。
python机器学习之sk-learn库（4.KNN分类模型及K折交叉验证）
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python机器学习之sk-learn库（4.KNN分类模型）
KFold实现K折交叉验证（Cross-Validation）
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08-26 3241
KFold实现K折交叉验证（Cross-Validation） 前一篇已经说过交叉验证的原理了，这篇使用sklearn库中的KFold来具体实现。 官方解释 先贴一张官方的截图 参数配置 n_splits: 整数，表示分割折数（K），默认3；分割数据的份数，至少为2 shuffle: 布尔，可选 ，分割数据之前是否打乱数据 random_state： int，RandomState实例或者No...
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Kaggle笔记K-折交叉验证
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11-11 543
k-折交叉验证 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/106375583 https://zhuanlan.zhihu.com/p/85855015 import gc X=train X_test=test del train del test gc.collect() from sklearn.model_selection import StratifiedKFold import lightgbm as lgb params = {'num_leaves': 491,
sklearn的k折交叉验证的详细过程(数据和模型的角度)
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行！
07-12 1626
前提： 一般博客大家都是介绍K折在数据上的拆分，再加一个sklearn代码的demo，就没了。 这样对于我来说，这两年就一直停留在这个阶段，知道他甚至感觉熟悉他，就是吃不透他。 直到今天，我才想到去看sklearn的交叉验证源码，sklearn的流程一般是公认的。 大概知道这个流程，但是由于缺乏看见权威资料什么的一直没敢确定。 所以这个卡了2年就很是无语。分析的逻辑： sklearn有现成的k折交叉验证代码，只要看懂了sklearn的流程，体会了它的思路，那么在神经网络上也是一样应用的。分析： 进入，第行
sklearn - k折交叉验证简单使用
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k折交叉验证中如何创建自己的评价函数 Sklearn version is 0.24.2
python cross val score_cross_val_score 交叉验证与 K折交叉验证，嗯都是抄来的，自己作个参考...
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02-19 1905
因为sklearn cross_val_score 交叉验证，这个函数没有洗牌功能，添加K 折交叉验证，可以用来选择模型，也可以用来选择特征sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator, X, y=None, groups=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=1, verbose=0, fit_params...
ML - K折交叉验证
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04-03 681
文章目录验证数据的由来随机问题 和 交叉验证的由来K折交叉验证方法留一法 LOO-CV代码实现Validation 和 Cross Validation测试train_test_split使用交叉验证回顾网格搜索cross_val_score 参数 验证数据的由来 只是将数据分为 训练数据和测试数据，产生了问题：过拟合了测试数据； 解决方式：将数据分为 训练数据、验证数据、测试数据；常用比例为 8、1、1。 验证数据集用来 调整超参数使用的数据集。 测试数据集保留原来的功能：不参与模型的创建，对于模型完全
如何在Python中实现十折交叉验证（Ten-Fold Cross Validation）？
10-31
在Python中，我们可以使用sklearn库来方便地实现十折交叉验证。以下是一个简单的步骤： 1. 首先，导入所需的模块： ```python from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.datasets import load_iris ``` 2. 加载数据集，这里我们以Iris数据集为例： ```python iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target ``` 3. 创建一个KFold实例，指定分组数（这里是10）： ```python kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42) ``` `shuffle=True`确保每次划分数据时都打乱顺序，`random_state`用于保持拆分结果的一致性。 4. 对每个训练集和测试集执行模型训练和评估： ```python model = LogisticRegression() # 或者你喜欢的其他模型 scores = [] for train_index, val_index in kfold.split(X): X_train, X_val = X[train_index], X[val_index] y_train, y_val = y[train_index], y[val_index] model.fit(X_train, y_train) score = model.score(X_val, y_val) scores.append(score) ``` 5. 最后，你可以计算平均得分，评估模型的整体性能： ```python average_score = sum(scores) / len(scores) print(f"Average cross-validation score: {average_score}") ``` 这就是在Python中使用sklearn实现十折交叉验证的基本流程。
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