25、Python数据科学与FastAPI高效预测API端点构建

Python数据科学与FastAPI高效预测API端点构建

1. 数据科学基础与交叉验证

在数据科学领域，我们常常需要对模型进行评估和验证。以20个新闻组数据集为例，首次尝试的结果还算不错，但在 soc.religion.christian 和 talk.religion.misc 这两个类别之间存在较大的混淆区域，这并不奇怪，因为它们本身具有相似性。

构建带有预处理器的管道非常简单，它不仅会自动应用于训练数据，在预测结果时也同样适用。在深入之前，我们来了解一下 scikit-learn 的一个重要特性——交叉验证。

1.1 交叉验证原理

交叉验证技术允许我们充分利用训练集和测试集中的数据。 scikit-learn 原生实现了这一常见技术，让我们以手写数字示例来应用交叉验证：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

digits = load_digits()
data = digits.data
targets = digits.target

# 创建模型
model = GaussianNB()

# 运行交叉验证
score = cross_val_score(model, data, targets)

print(