Python实现包外评估

CodeWG

于 2023-05-25 20:21:07 发布

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文章标签： python 机器学习支持向量机

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWG/article/details/130874610

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本文详细阐述了如何使用Python进行包外评估，通过鸢尾花数据集和支持向量机（SVM）算法，结合BaggingClassifier实现这一评估方法。通过包外评估，可以获取模型在未参与训练数据上的性能表现。

Python实现包外评估

在机器学习领域，我们经常需要通过训练一组数据来构建模型，然后使用另一组数据来评估该模型的性能。而这种评估方法就被称为“包外评估（Out-of-Bag Evaluation）”。在本文中，我们将介绍如何使用Python来实现这个评估方法。

数据集

我们首先需要一个数据集，这里我们将使用scikit-learn自带的鸢尾花（Iris）数据集。这个数据集包含了150个样本，每个样本有4个特征，还有一个目标值，共三个种类。下面的代码会加载这个数据集：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()  # 加载数据集

X = iris.data  # 特征
y =<

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