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
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#sklearn #机器学习 #python

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。
Cross-validation\cross_val_score\鲁棒性
小麦粒的Python
08-01 3011
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。
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 1939
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.model_selection 中的cross_val_predict函数
weixin_45053906的博客
04-29 4976
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
01-14 993
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 1649
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。...
sklearn joblib 交叉验证函数 cross_val_score
墨流觞的博客
09-26 2248
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 4008
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，...
交叉验证cross_val_score
qq_65431299的博客
01-01 989
简单介绍了交叉验证
【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 1174
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
naozibuok的博客
02-07 1248
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
11-27 581
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 1308
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
12-09 345
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
03-01 698
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 3713
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 1842
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 1870
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函数是那个库中的函数
最新发布
03-23
<think>嗯，用户想查找cross_val_predict函数所属的Python库，明确提到是sklearn。首先我需要确认这个函数确实属于scikit-learn库。根据我的知识，scikit-learn是一个常用的机器学习库，提供了许多模型和工具函数，cross_val_predict应该是其中的一个交叉验证相关的函数。 接下来，我需要检查用户提供的引用内容。用户给出的引用[1]到[4]中，引用[1]提到了导入LogisticRegression，引用[2]和[4]都提到了cross_val_score和cross_val_predict，并且引用[4]明确指出cross_val_predict属于sklearn。例如，引用[4]提到cross_val_predict在K-1折训练，剩余1折预测，这符合scikit-learn中该函数的行为。此外，用户的问题直接询问cross_val_predict是否属于sklearn，而根据引用中的信息，答案显然是肯定的。 需要确认是否有其他库也有同名函数，但根据我的了解，常见的机器学习库中，scikit-learn是主要提供这类交叉验证函数的。因此，可以确定cross_val_predict属于sklearn.model_selection模块。在较新的版本中，cross_validation模块已经被移动到model_selection，所以用户需要从sklearn.model_selection导入这个函数。 最后，要确保回答准确，指出正确的导入路径，并可能提到版本变化的情况，避免用户遇到导入错误。同时，根据用户提供的引用，特别是引用[4]，进一步支持答案的正确性。</think>`cross_val_predict` 函数属于 **scikit-learn（sklearn）** 库，具体位于 `sklearn.model_selection` 模块中。在代码中可以通过以下方式导入： ```python from sklearn.model_selection import cross_val_predict ``` 该函数用于通过交叉验证生成预测结果，其核心原理是在不同的训练-验证数据划分下训练模型，并汇总所有样本的预测值[^4]。 --- ### 相关问题 1. `cross_val_predict` 和 `cross_val_score` 的区别是什么？ 2. 如何通过 `cross_val_predict` 实现自定义评估指标？ 3. 在使用交叉验证时，如何避免数据泄露问题？
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