cross_val_score,cross_val_predict,cross_validate理解

最新推荐文章于 2024-02-07 17:20:29 发布
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#tensorflow #人工智能 #python

本文深入解析了cross_val_score、cross_val_predict及cross_validate等交叉验证工具的功能与使用场景,旨在帮助读者掌握这些工具如何提高机器学习模型评估的准确性和可靠性。
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。
重写交叉验证，实现多模型简单的回归融合算法
HyenaV的博客
04-16 1927
重写交叉验证，实现多模型简单的回归融合算法一、cross_val_predict()简介二、重写交叉验证三、使用多模型的简单融合算法四、使用my_cross_val_score() 一、cross_val_predict()简介 sklean中常见的关于交叉验证的方法主要有cross_val_predict()和cross_val_score()。在具体回归场景使用的时候，这两个函数还是有些不同：...
机器学习（2）——线性模型
继续兴致盎然地与世界交手
07-10 410
对数几率回归 对于二分类任务，可考虑对数几率模型进行回归学习。对数几率回归即logistics regression。 考虑二分类任务，其输出标记为 ，而线性回归的预测值 是实值。故将z转化为0/1值。通过与单位阶跃函数对比，发现对数几率函数作为转换函数更适合。 该函数具有非常好的数学性质如下： 使用对数几率函数做分类问题时，不仅可以预测出类别，还能够得到近似概率预测。 对数几率函数...
sklearn中cross_val_score、cross_val_predict的用法比较
胖胖大海的博客
03-12 2万+
cross_val_score：得到K折验证中每一折的得分，K个得分取平均值就是模型的平均性能 cross_val_predict：得到经过K折交叉验证计算得到的每个训练验证的输出预测 方法： cross_val_score：分别在K-1折上训练模型，在余下的1折上验证模型，并保存余下1折中的预测得分 cross_val_predict：分别在K-1上训练模型，在余下的1折上验证模型，并将...
【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
交叉验证 cross_val_score与GridSearchCV _CodingPark编程公园
CodingPark 编程公园
04-02 1351
@from sklearn.model_selection import cross_val_score @from sklearn.model_selection import GridSearchCV @sklearn.model_selection知识库
cross_val_score或GridSearchCV scoring参数中使用多个自定义值方法
zhangcucmb的博客
06-11 1万+
建模中要使用自定义的评判标准，所以在scoring参数中要使用自定义的评判方法，在网上研究了很久也没有很好的教程，就把自己最近实现的方法记录下来。第一次写。。。 首先，自定义的模型分数计算方法，曲线积分方法还没有改好，先用循环计算的面积 这里输入的y_predict为概率值 def AR( y_true, y_predict): def KS(y_tru...
sklearn_cross_validation不同数据类型交叉验证迭代器
12-15
### sklearn_cross_validation 不同数据类型交叉验证迭代器 #### 概述 在机器学习领域，交叉验证是一种评估模型性能的有效手段。它通过将数据集分成训练集和验证集的多个组合来评估模型的准确性和稳定性。`sklearn...
法律文本的分类案例 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ​ ​ from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.model_selection import cross_val_score,cross_validate,train_test_split from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import roc_curve, auc,accuracy_score,precision_recall_curve ​ #补充 自行进行导包
04-20
交叉验证方面，用户要求使用交叉验证，可以用sklearn的cross_val_score或者cross_validate。但需要输出每个分类报告和ROC AUC，可能需要更细致的处理，比如分层KFold，然后在每个fold中计算指标。 分类报告和ROC ...
TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[5], line 3 1 import pandas as pd 2 import numpy as np ----> 3 from sklearn.model_selection import train_test_split 4 from sklearn import metrics 5 import tensorflow as tf File ~\.conda\envs\tf_env\lib\site-packages\sklearn\model_selection\__init__.py:23 20 from ._split import train_test_split 21 from ._split import check_cv ---> 23 from ._validation import cross_val_score 24 from ._validation import cross_val_predict 25 from ._validation import cross_validate File ~\.conda\envs\tf_env\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_validation.py:32 30 from ..utils.parallel import delayed, Parallel 31 from ..utils.metaestimators import _safe_split ---> 32 from ..metrics import check_scoring 33 from ..metrics._scorer import _check_multimetric_scoring, _MultimetricScorer 34 from ..exceptions import FitFailedWarning File ~\.conda\envs\tf_env\lib\
最新发布
04-27
好的，我现在要帮助用户解决从sklearn.model_selection导入train_test_split时出现的TypeError问题。用户之前遇到了ModuleNotFoundError，现在解决了模块缺失的问题，但又出现了新的TypeError。...
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...
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...
20221101关于cross_val_score、cross_validate学习
weixin_63016274的博客
11-02 1116
cross_val_score、cross_validate学习
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...
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。
【译】交叉验证(Crossd_validation)
zhusf的博客
08-25 4816
按自己的理解对scikit-learn中的模型选择中的交叉验证部分，进行了简单的翻译，供大家参考、学习。
交叉验证（Cross-Validation）
热门推荐
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(Cross-Validation)
weixin_42077402的博客
10-11 1万+
今天我们就来详细了解一下 "交叉验证" 这个概念！ 首先来看一下，什么是交叉验证？ 交叉验证，是我们在学习机器学习建模中经常能遇到的一种方法。顾名思义，它就是通过"交叉" （将原始数据拆分成多种不同数据组合）的方式对模型对象进行 "验证" （精确度评估：损失函数，方差，偏差）的处理工具。 交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中，例如PCR 、PLS 回归建模中。在给...
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