Sklearn-CrossValidation交叉验证

最新推荐文章于 2025-10-23 14:50:40 发布
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#数据分析 #sklearn #python

  1. 交叉验证概述

进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型，对于监督学习而言，我们希望模型对于未知数据的泛化能力强，所以就需要模型验证这一过程来体现不同的模型对于未知数据的表现效果。

最先我们用训练准确度（用全部数据进行训练和测试）来衡量模型的表现，这种方法会导致模型过拟合；为了解决这一问题，我们将所有数据分成训练集和测试集两部分，我们用训练集进行模型训练，得到的模型再用测试集来衡量模型的预测表现能力，这种度量方式叫测试准确度，这种方式可以有效避免过拟合。

测试准确度的一个缺点是其样本准确度是一个高方差估计（high varianceestimate），所以该样本准确度会依赖不同的测试集，其表现效果不尽相同。

  1. K折交叉验证
  1. 将数据集平均分割成K个等份
  2. 使用1份数据作为测试数据，其余作为训练数据
  3. 计算测试准确率
  4. 使用不同的测试集，重复2、3步骤
  5. 对测试准确率做平均，作为对未知数据预测准确率的估计


  • sklearn.model_selection.Kfold

classsklearn.model_selection.KFold(n_splits=3,shuffle=False, random_state=None)

参数：

n_splits : 默认3，最小为2；K折验证的K值

shuffle : 默认False;shuffle会对数据产生随机搅动(洗牌)

random_state :默认None，随机种子

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Sklearn——交叉验证(Cross Validation)
weixin_37763870的博客
03-31 3249
文章目录1.前言2.非交叉验证实验3.交叉验证实验4.准确率与平方误差4.1.准确率实验 1.前言 Sklearn 中的 Cross Validation (交叉验证)对于我们选择正确的 Model 和 Model 的参数是非常有帮助的， 有了它的帮助，我们能直观的看出不同 Model 或者参数对结构准确度的影响。 2.非交叉验证实验 from sklearn.datasets import lo...
K-折交叉验证（K-fold Cross Validation）
qq_40844444的博客
11-19 1984
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。
十分钟上手sklearn 特征提取 常用模型 交叉验证
01-30
十分钟上手sklearn 特征提取 常用模型 交叉验证. 主要内容包括: PCA算法 LDA算法 线性回归 逻辑回归 朴素贝叶斯 决策树 SVM 神经网络 KNN算法
sklearn 中的交叉验证
weixin_33739627的博客
11-03 1323
sklearn中的交叉验证（Cross-Validation） sklearn是利用python进行机器学习中一个非常全面和好用的第三方库，用过的都说好。今天主要记录一下sklearn中关于交叉验证的各种用法，主要是对sklearn官方文档 Cross-validation: evaluating estimator performance进行讲解，英文水平好的建议读官方文档，里面的知识点很详细。...
K-Fold 交叉验证
最新发布
2401_88885149的博客
10-23 846
在机器学习和深度学习领域，模型评估是确保模型能够在未知数据上表现良好的关键步骤。传统的留出法（Hold-Out Validation）虽然简单直接，但存在结果不稳定、数据利用率低等问题。特别是在小样本或类别不平衡的数据集上，单次划分的验证结果可能会产生严重偏差，导致模型选择或超参数调优出现错误决策。​K-Fold 交叉验证（K-Fold Cross Validation）作为一种强大的模型评估方法，通过将数据集划分为多个子集，轮流使用每个子集作为验证集，其余作为训练集，从而提供更稳定、更可靠的性能评估。
sklearn中的交叉验证（Cross-Validation）
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Great haste makes great waste
05-14 13万+
这个repo 用来记录一些python技巧、书籍、学习链接等，欢迎star github地址 sklearn是利用python进行机器学习中一个非常全面和好用的第三方库，用过的都说好。今天主要记录一下sklearn中关于交叉验证的各种用法，主要是对sklearn官方文档 Cross-validation: evaluating estimator performance进行讲解，英文水平好...
sklearn交叉验证
Bear_Kai的专栏
10-26 2245
摘录官网上一些容易混淆的概念、函数介绍。1. Cross-validation: Evaluating estimator performanceWhen evaluating different settings (“hyperparameters”) for estimators, such as the C setting that must be manually set for an SV
python sklearn包——3.1cross validation笔记
无限大地NLP_空木的专栏
02-27 1万+
preface：做实验少不了交叉验证，平时常用from sklearn.cross_validation import train_test_split，用train_test_split()函数将数据集分为训练集和测试集，但这样还不够。当需要调试参数的时候便要用到K-fold。scikit给我们提供了函数，我们只需要调用即可。 sklearn包中cross validation的介绍：在这里。
交叉验证（Cross-Validation）
南有芙蕖
02-23 7万+
交叉验证（Cross-Validation） 目录交叉验证（Cross-Validation）一、基本方法1、保留交叉验证 hand-out cross validation2、k折交叉验证 k-fold cross validation3、留一交叉验证 leave-one-out cross validation二、Bootstrapping三、用途四、主要事件五、实例代码参考资料   交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉
交叉验证 CrossValidation K折交叉验证
SuperYR_210的博客
01-02 1489
在机器学习或者深度学习的过程中，划分数据集是一个十分重要的工作，我们在进行交叉验证的时候，可以有效的减少过拟合的情况，尽可能的利用数据的全部的有效特征来进行训练模型。
sklearn.cross_validation模块
u012213145的博客
10-25 1335
sklearn.cross_validation模块的作用顾名思义就是做cross validation的。 cross validation大概的意思是：对于原始数据我们要将其一部分分为train data，一部分分为test data。train data用于训练，test data用于测试准确率。在test data上测试的结果叫做validation error。将一个算法作用于一个原
ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation’
01-20
导入 sklearn.cross_validation 会报错，这是版本更新之后，命名改变的缘故。现在应该使用 sklearn.model_selection from sklearn.model_selection import train_test_split 就可以成功 # 1. Importing the libraries import numpy as np import pandas as pd # 2. Importing dataset dataset = pd.read_csv('Data.csv') # read csv file X = dataset.iloc[:
sklearn学习-SVM例程总结3(网格搜索+交叉验证——寻找最优超参数)
sqiu_11的博客
03-03 2万+
网格搜索+交叉验证——寻找最优超参数 1548962898@qq.com 连续三天写了三篇博客，主要是为了尽快了解机器学习中算法以外的重要知识，这些知识可以迁移到每一个算法中，或许说，这些知识是学习并应用其他算法的基础。三天时间太短，一些知识只能走马观花，理解不透彻，但是至少对每一点都有了印象，以后在与其他算法结合时，进行多次理解。而且网上一些比较好的博客我都已经收集起来了，等以后在遇到类
机器学习-->sklearn.Cross-validation
村头陶员外的博客
06-18 4487
本篇博文将主详细讲机器学习模型选择中的交叉验证，全文翻译自sklearn.Cross-Validation。并且加上了我自己的一些见解。 学习预测函数的参数并在相同的数据上进行测试是一个方法上的错误：一个在训练集上能取得很好的成绩的模型，但是在测试集上效果却很差，这种情况称为过拟合。为了避免这种情况，通常（监督）机器学习实验时将一部分可用数据保存为测试集X_test，y_test。train_te
机器学习-sklearn库的Cross Validation
D.W 的专栏
07-24 2万+
一个Windows操作系统能够使用的pythonIDE winPython下载地址：WinPython_2.7 传统的F-measure或平衡的F-score (F1 score)是精度和召回的调和平均值：F1=2precision∗recallprecision+recallF_1 = 2\dfrac{precision * recall}{precision + recall}1.Cross
《scikit-learn》交叉验证
qq_29367075的博客
01-30 670
当我们训练模型的时候，首先得要有数据进行训练。 我们拥有一定的数据集的时候，我们不会用所有数据去训练，因为这样我们会不知道训练出的模型的繁华能力如何，而是习惯于划分为训练数据集和测试数据集，在训练集上训练处模型，拿到测试集去做测试。而这种方式也不一定是最好的，因为，这种方式选择数据集是随机的，也许我们调的参数只是该训练集下是最优的，或许只是在特定的训练集和测试集是最有的，换了个样本集，或者是划分出的训练集就不是。 为了避免这种因样本选择带来的随机性影响，我们需要额外设置一个验证集，当模型训练完成以后，先在
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sunny的专栏
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sklearn cross validation:https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html 交叉验证(Cross Validation)用来验证分类器的性能一种统计分析方法，基本思想是把在某种意义下降原始数据(dataset)进行分组，一部分用来为训练集(train set),另一部分做为验证集(validatio...
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NOT_GUY的博客
08-28 7910
（1）K折交叉验证：KFold、GroupKFold、StratifiedKFold （2）留一法：LeaveOneGroupOut、LeavePGroupsOut
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- 模型评估：提供交叉验证、网格搜索等多种模型评估和选择方法。 - 数据预处理：包括特征提取、特征选择、数据标准化等预处理功能。 3. sklearn库的应用场景 sklearn因其简洁易用和高效的性能，被广泛应用于各个...
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