sklearn中cross_val_score、cross_val_predict的用法比较

最新推荐文章于 2024-02-07 17:20:29 发布
最新推荐文章于 2024-02-07 17:20:29 发布
阅读量605 收藏
点赞数
分类专栏： sklearn 文章标签： sklearn 机器学习 python
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cxx654/article/details/104813830
版权
本文对比了sklearn中cross_val_score与cross_val_predict的功能与使用场景。cross_val_score用于通过交叉验证评估模型得分，而cross_val_predict则侧重于利用交叉验证进行预测。两者都是sklearn中重要的模型评估工具。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Cross-validation\cross_val_score\鲁棒性
小麦粒的Python
08-01 2969
有时我们挑出的模型在测试集上的效果ok，但是在新的数据集上就没那么ok了，行话叫做鲁棒性（robust）不强。目前普遍的做法，是使用cross_validation来评估模型以及挑选模型。   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。
sklearn.model_selection 中的cross_val_predict函数
weixin_45053906的博客
04-29 4897
交叉验证预测函数： def cross_val_predict(estimator, X, y=None, groups=None, cv=None, n_jobs=None, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch=‘2*n_jobs’, method=‘predict’): 函数功能：为每个输入数据点生成交叉验证的估计值 参数说明： estimator...
cross_val_score,cross_val_predict,cross_validate理解
studyvcmfc的专栏
01-14 937
cross_val_score,cross_val_predict,cross_validate理解 - 知乎
python中predict函数和score函数的区别_python – cross_val_score和cross_val_predict之间的区别...
weixin_39675513的博客
12-10 1616
我想使用交叉验证来评估使用scikitlearn的回归模型构建并使我感到困惑,我应该使用cross_val_score和cross_val_predict这两个函数中的哪一个.一种选择是：cvs = DecisionTreeRegressor(max_depth = depth)scores = cross_val_score(cvs, predictors, target, cv=cvfolds...
plot_cv_predict.zip_cross_val_predict_plot(cv._predict-python_预测
09-14
在Python中，`sklearn.model_selection.cross_val_predict`函数通常与`sklearn.metrics`模块的评估指标一起使用，例如`mean_squared_error`（均方误差）或`accuracy_score`（准确率），来量化模型的表现。...
svm 交叉验证 python_使用sklearn的cross_val_score进行交叉验证实例
weixin_39862847的博客
12-09 1899
在构建模型时，调参是极为重要的一个步骤，因为只有选择最佳的参数才能构建一个最优的模型。但是应该如何确定参数的值呢？所以这里记录一下选择参数的方法，以便后期复习以及分享。(除了贝叶斯优化等方法)其它简单的验证有两种方法：1、通过经常使用某个模型的经验和高超的数学知识。2、通过交叉验证的方法，逐个来验证。很显然我是属于后者所以我需要在这里记录一下sklearn 的 cross_val_score：我使...
sklearn joblib 交叉验证函数 cross_val_score
墨流觞的博客
09-26 2200
sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator, X, y=None, groups=None, scoring=None, cv=’warn’, n_jobs=None, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch=‘2*n_jobs’, scoring=’raise-deprecating’) 只介绍几个...
Python数据挖掘入门与实践 第二章2.1 cross_val_score函数
paruda_nagao的博客
04-02 3961
cross_val_score函数 填写的第二个坑：cross_val_score函数，即交叉验证的原理是怎样的？ 我们可以翻阅 scikit-learn官方文档 其中，下面这个图我么们可以看到，All Data可以分为n个Fold。 官方的图例中，n=5。 当n1用来做为test _data的时候，剩下的n2,n3,n4,n5即train_data。 当n2用来做为test _data的时候，...
sklearn中的train_test_split（数据分割）、preprocessing（归一化）、cross_val_score（交叉验证）
weixin_43222937的博客
11-17 5057
1、train_test_split（数据分割）： from sklearn.model_selection import train_test_split X=np.random.randint(0,100,(10,4)) y=np.random.randint(0,3,10) y.sort() print('样本:') print(X) print('标签:') print(y) # 分...
【Scikit-Learn 中文文档】交叉验证 - 模型选择和评估 - 用户指南 | ApacheCN
妳那伊抹微笑的专栏
11-27 1155
学习一个预测函数的参数，并在相同数据集上进行测试是一种错误的做法: 一个仅给出测试用例标签的模型将会获得极高的分数，但对于尚未出现过的数据 它则无法预测出任何有用的信息。 这种情况称为“过拟合”（overfitting）. 为了避免这种情况，在进行（监督）机器学习实验时，通常取出部分可利用数据作为实验测试集（test set）： X_test, y_test。 需要强调的是这里说的“实验（experiment）”并不仅限于学术（academic），因为即使是在商业场景下机器学习也往往是从实验开始的。 利用s
sklearn-cross_val_predict,confusion_matrix,precision_score, recall_score, f1_score
最新发布
naozibuok的博客
02-07 1204
在这个例子中， X_train包含60000个手写数字图像的特征向量，而 y_train_5 是一个布尔数组，表示每个图像是否代表数字"5"（True表示是"5"，False表示不是"5"）。也就是预测结果是 5 实际情况也是 5，和预测结果是 5 实际情况也是 5 + 预测结果不是5 实际情况也不是5 的比例。，精确率是预测为正类（此例中为数字"5"）的样本中，实际为正类的比例。也就是预测结果和实际情况为5 和 预测结果和实际情况为5 + 预测结果为5实际情况不是5之和 的比例。
treenode里面val什么意思_cross_val_score,cross_val_predict,cross_validate理解
weixin_39595164的博客
11-27 548
在scikit-learn中，cross_val_score, cross_val_predict, cross_validate均可以用来做交叉验证，不会将数据顺序打乱（除非指定fold的参数shuffle=True,默认为False)，并且赋值给cv，如：cv=KFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state=0)在不打乱的情况下遵循官网图，如图1的切片方式...
python中的predict_python – 如何从scikit-learn中的predict_proba中使用cross_val_predict获取类标签...
weixin_29219539的博客
03-02 1277
我需要使用3倍交叉验证训练Random Forest classifier.对于每个样本,我需要在它恰好位于测试集中时检索预测概率.我正在使用scikit-learn版本0.18.dev0.此新版本添加了使用方法cross_val_predict()和附加参数方法来定义估计器需要哪种预测的功能.在我的情况下,我想使用predict_proba()方法,它返回多类方案中每个类的概率.但是,当我运行该...
python predict_proba_python – 如何从scikit-learn中的predict_proba中使用cross_val_predict获取类标签...
weixin_39669629的博客
12-09 328
我需要使用3倍交叉验证训练Random Forest classifier.对于每个样本,我需要在它恰好位于测试集中时检索预测概率.我正在使用scikit-learn版本0.18.dev0.此新版本添加了使用方法cross_val_predict()和附加参数方法来定义估计器需要哪种预测的功能.在我的情况下,我想使用predict_proba()方法,它返回多类方案中每个类的概率.但是,当我运行该...
python 交叉验证后获取模型_python – predict_proba用于交叉验证的模型
weixin_42502295的博客
03-01 683
我想用Logistic回归模型预测交叉验证的概率.我知道您可以获得交叉验证分数,但是可以从predict_proba而不是分数返回值吗？# importsfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.cross_validation import (StratifiedKFold, cross_val_score,t...
【Python实例第1讲】交叉验证预测曲线的画法
wong2016的博客
09-03 3690
机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（qq 群号：696721295） 本例显示如何使用cross_val_predict函数可视化模型预测误差。这里要用到scikit-learn自带数据集——“波士顿房价数据集”。 数据集介绍 “波士顿房价数据集”位于datasets里，包括13个特征。首先，我们来看一看这个数据集的属性的详细信息。 from sklearn i...
sklearn中的交叉验证（Cross-Validation）
爱吃串串的瘦子的博客
10-15 1800
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。先导入需要的库及数据集 In [1]: import num...
python-sklearn数据拆分与决策树的实现
rettbbetter的博客
02-10 1802
学习sklearn对数据拆分的实现，以及实现决策树模型并绘制决策树。数据集用sklearn内置数据及进行举例🌷。 小L希望可以在这里与大家一起进步！💪
cross_val_predict用法
08-04
### 回答1： `cross_val_predict` 是 `scikit-learn` 库中的一个函数，用于在交叉验证的框架下生成模型的预测结果。 它的使用方式如下： ```python from sklearn.model_selection import cross_val_predict from sklearn import linear_model lr = linear_model.LinearRegression() predicted = cross_val_predict(lr, X, y, cv=10) ``` 其中，`lr` 是一个线性回归模型，`X` 是特征数据，`y` 是目标变量。`cv=10` 表示采用 10 折交叉验证。`cross_val_predict` 函数会返回一个包含所有预测结果的数组 `predicted`。 需要注意的是，`cross_val_predict` 函数并不会返回模型本身，而是仅仅返回预测结果。如果需要获取模型对象，需要使用 `cross_val_score` 函数。 除此之外，`cross_val_predict` 还可以接受其他参数，如 `method`（默认为 `predict`，即使用模型的 `predict` 方法进行预测）、`fit_params`（传递给模型的其他参数）等，具体可以参考官方文档的说明。 ### 回答2： cross_val_predict是scikit-learn库中的一个函数，用于通过交叉验证来生成模型的预测结果。 具体地，cross_val_predict函数需要传入一个指定的机器学习模型、输入特征矩阵X和目标变量y。它还需要指定交叉验证的折数，可以通过cv参数来设置。该函数会根据指定的模型和数据集，将每个样本都使用交叉验证的方式来预测目标变量。 cross_val_predict函数返回一个数组，这个数组中的每个元素是模型对于对应样本的预测值。也就是说，对于每个样本，使用训练得到的模型和其他折的数据来预测其目标变量的值。这样，通过交叉验证的方式，我们可以得到对每个样本的多次预测结果。 与传统的cross_val_score函数不同，cross_val_predict函数返回的结果是一个与输入数据X和目标变量y形状相同的数组。这样，我们可以方便地将预测结果与真实值进行比较，并进行后续的模型评估和分析。 总的来说，cross_val_predict函数是一个方便的工具，通过交叉验证生成模型的预测结果。它可以帮助我们更好地了解模型在不同样本上的表现，并进行模型评估和改进。 ### 回答3： cross_val_predict是一种用于交叉验证的方法，它用于预测模型的输出变量。与常规的交叉验证方法相比，cross_val_predict不仅返回预测结果，还返回每个样本的预测值。这个方法适用于对模型性能进行评估，特别是评估预测值和真实值之间的相关性。 我们通常使用cross_val_predict的一般步骤如下： 1. 导入所需的库和数据。 2. 设置特征和目标变量。 3. 创建一个机器学习模型，例如线性回归模型。 4. 使用cross_val_predict方法进行交叉验证预测，设置必要的参数，例如模型、特征和目标变量。 5. 获取模型的预测结果。 cross_val_predict方法的优点之一是，它可以在没有任何测试数据的情况下生成模型的预测结果。这意味着我们可以使用整个数据集进行训练，而不需要保留部分数据用于模型测试。同时，由于使用了交叉验证，模型的评估也更可靠。然而，需要注意的是，在使用cross_val_predict时，我们需要确保所使用的数据集的特征和目标变量都已经准备好，并且适用于机器学习模型的训练。 总而言之，cross_val_predict是一种用于预测模型输出变量并进行交叉验证的方法。通过该方法，我们可以使用整个数据集进行模型训练，并获得每个样本的预测结果。这种方法有助于我们评估模型的性能，并检查预测值与实际值之间的相关性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值