8 交叉验证 1 Cross-validation

最新推荐文章于 2024-10-06 16:48:57 发布
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分类专栏： 机器学习 数据分析 文章标签： 交叉验证 sklearn-教程 可视化 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012052268/article/details/74066909
本文介绍了Sklearn中的交叉验证在选择正确模型和参数时的重要性。通过基础验证法、准确率和平均方差作为评估标准，展示了如何在分类和回归问题中确定合适的K值，以避免过拟合并提升模型性能。

交叉验证 1 Cross-validation

介绍

Sklearn 中的 Cross Validation (交叉验证)对于我们选择正确的 Model 和 Model 的参数是非常有帮助的， 有了他的帮助，我们能直观的看出不同 Model 或者参数对结构准确度的影响。

使用方法:

from sklearn.cross_validation import cross_val_score # K折交叉验证模块

例子1 - 如何选择正确的Model 基础验证法

from sklearn.datasets import load_iris # iris数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split # 分割数据模块
from sklearn.neighbors i
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