sklearn包中的model_selection

最新推荐文章于 2025-03-16 11:41:10 发布
最新推荐文章于 2025-03-16 11:41:10 发布
阅读量899 收藏
点赞数
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013942394/article/details/78570601
版权
本文详细介绍了sklearn库中model_selection模块的各种交叉验证方法，包括KFold、GroupKFold、TimeSeriesSplit等，以及评估和参数搜索工具如cross_val_score、GridSearchCV和RandomizedSearchCV。这些工具在模型选择和验证过程中发挥关键作用，确保数据划分的合理性和模型性能的准确评估。

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

1. ._split

a. BaseCrossValidator：所有交叉验证器的基类

b. KFold：

  • 构造：KFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=None)。n_splits很好理解，shuffle指的是是否重新洗牌。random_state是seed
  • split函数返回train, test数据集

c. GroupKFold：分组交叉验证

不懂

d. StratifiedKFold：分层KFold

  • 构造：StratifiedKFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=None)。
  • 保证训练集、测试集中的各类样本的比例大致相同

e. TimeSeriesSplit

f. LeaveOneGroupOut

g. LeaveOneOut

h. LeavePGroupsOut：留P交叉验证


i. LeavePOut

j. ShuffleSplit

最低0.47元/天 解锁文章
JasmineDJ
关注
model selection 模型选择
EteYogix
01-13 3847
假设现有一个有限的模型集合M，如何自动的选出适合的模型，避免偏差与方差失衡情形？ 1 交叉验证 将训练样例分为两部分，Strain和Scv，选择模型时只用Strain，然后用Scv评分，选最优的。 这样实际上是用泛化误差评分的。七三开是最常用的比例。缺点是浪费了训练数据。即使选择完后重新用整个训练集训练，但在选择最优模型时依然只用了一部分，导致择优效果下降。 k折交叉验证 将数据分为k
sklearn中sklearn.model_selection的应用与实践
qq_38888209的博客
04-23 5043
强大的sklearn库可以解决的问题： train_test_split返回切分的数据集train/test： train_test_split(*array,test_size=0.25,train_size=None,random_state=None,shuffle=True,stratify=None) *array：切分数据源（list/np.array/pd.DataFrame/...
sklearn中的model_selection
奇葩
03-17 6435
import numpy as np from sklearn import datasets import matplotlib.pyplot as plt X,y = datasets.make_moons(n_samples=100,noise = 0.3) plt.scatter(X[y==0,0],X[y==0,1],color = 'r') plt.scatter(X[y==1,0]...
【scikit-learn】sklearn.model_selection 模块：模型选择模块，用于 数据划分、超参数调优和交叉验证
最新发布
彬彬侠的博客
03-16 527
sklearn.model_selection是scikit-learn提供的模型选择模块，用于数据划分、超参数调优和交叉验证，帮助优化机器学习模型。适用于分类、回归、聚类任务，可结合GridSearchCV、KFold、learning_curve等方法优化模型。train_test_split数据集拆分（训练集/测试集），cross_val_score交叉验证评分，StratifiedKFold分层K折交叉验证，GridSearchCV网格搜索超参数优化，RandomizedSearchCV随机搜索超参
sklearn.model_selection
gaotihong的博客
09-13 617
目录 一、进行归一化 二、交叉验证 实例一：花花类别判别 实例二：糖尿病的指数回归 三、机器学习中的各种得分指标 1.accuracy 2.confusion_matrix 3.classification_report 4.hamming_loss 5.jaccard_similarity 四、分离样本集 1.train_test_split 2.shufflespli...
Sklearn学习笔记3 model_selection模块
edwinhaha的博客
09-09 1万+
这里写自定义目录标题sklearn.model_selection: Model Selection1 Splitter Classes sklearn.model_selection: Model Selection 用户指南：请参阅交叉验证：评估估计器性能，调整估计器的超参数和 学习曲线部分，以了解更多详细信息。 1 Splitter Classes ...
Python-sklearn包中StratifiedKFold和KFold生成交叉验证数据集的区别
MsSpark的博客
11-25 2万+
sklearn包中StratifiedKFold和KFold采样的区别 一、StratifiedKFold及KFold主要区别及函数参数 KFold交叉采样：将训练/测试数据集划分n_splits个互斥子集，每次只用其中一个子集当做测试集，剩下的（n_splits-1）作为训练集，进行n_splits次实验并得到n_splits个结果。 注：对于不能均等分的数据集，前n_samples%n_spl...
Python-sklearn包中自动调参方法-网格搜索GridSearchCV
MsSpark的博客
11-25 5126
sklearn包中自动调参方法-网格搜索GridSearchCV 一、GridSearchCV主要作用及函数参数 GridSearchCV：作用是在指定的范围内可以自动调参，只需将参数输入即可得到最优化的结果和参数。相对于人工调参更省时省力，相对于for循环方法更简洁灵活，不易出错。 from sklearn.model_selection import GridSearchCV class sk...
No module named 'sklearn.cross_validation'
Guo_ping'blog
03-20 1519
在使用KFold交叉验证的时候，报这个错，我原来以为是因为这个模块没有安装成功，最后发现就没这个模块… 提示没有KFold是因为原来的这个包 cross_validation’太旧了，以及被淘汰了。 但如果你的还支持这个包 from sklearn.cross_validation import KFold 记得它需要3个参数：数组长度、分割数和洗牌。 ength of array, n...
sklearn svm 调参_sklearn调参（验证曲线，可视化不同参数下交叉验证得分）
weixin_39942451的博客
12-19 1191
一 、 原始方法：思路：1. 参数从 0+∞的一个 区间 取点， 方法如：np.logspace(-10, 0, 10) ，np.logspace(-6, -1, 5)2. 循环调用cross_val_score计算得分。在SVM不同的惩罚参数C下的模型准确率。import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import...
sklearn.model_selection中的GridSearchCV（自适应模型库）
越努力 越幸运
05-09 5477
今天想要简单的应用一下，svr模型做一下支持向量机的回归，然后突然发现了这个宝贝函数。 官网文档如下：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html classsklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator,...
sklearn.model_selection 实现交叉验证
Wisimer
04-26 6184
前言 1. 什么是交叉验证法？ 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。 2. 为什么用交叉验证法？ 交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表现。交叉验证本身只能用于评估，但是可以对比不同 Model 或者参数对结构准确度的影响。然后可以根据验证得出的数据进行调参，也可以在一定程度上减小过拟合。 Sk...
Python机器学习库sklearn.model_selection模块的几个方法参数
热门推荐
公众号：瑞行AI
01-16 4万+
强大的sklearn库可以解决的问题： train_test_split返回切分的数据集train/test train_test_split(*array,test_size=0.25,train_size=None,random_state=None,shuffle=True,stratify=None) *array：切分数据源（list/np.array/pd.DataFra...
python中sklearn实现交叉验证
跨语言，跨平台，跨应用
05-04 2万+
1、概述在实验数据分析中，有些算法需要用现有的数据构建模型，如卷积神经网络（CNN），这类算法称为监督学习（Supervisied Learning）。构建模型需要的数据称为训练数据。模型构建完后，需要利用数据验证模型的正确性，这部分数据称为测试数据。测试数据不能用于构建模型中，只能用于最后检验模型的准确性。有时候模型的构建的过程中，也需要检验模型，辅助模型构建。所以会将训练数据分为两个部分，1）训
Spark ML CrossValidator获取最佳参数
Mophistoliu的博客
01-10 2504
获取所有参数组合以及对应的cv评估结果，zip之后进行排序(按照metric由好往坏)，提取出对应的Param:value字典 def getBestParam(cvModel): params = cvModel.getEstimatorParamMaps() avgMetrics = cvModel.avgMetrics all_params = list(zip(p...
sklearn学习——model_selection
weixin_44441131的博客
10-05 3209
0. 写在前面 本博客累积一些关于sklearn中model_selection中常用的函数. 1. 形成测试集和训练集 from sklearn.model_selection import train_test_split Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3,shuffle=True) 2. 交叉验证 from sklearn.model_selection import c
如何下载sklearn
wanjialin的博客
12-15 1万+
下载sklearn问题描述：No module named 'sklearn'解决方案： 问题描述：No module named ‘sklearn’ 有时在做到部分数据文件读取的时候会用到shuffle这个方法，这时候就要用到sklearn。 sklearn需要自行去下载 解决方案： 1.使用Anaconda下载 打开Anaconda Prompt 输入pip install sklearn 使用jupyter测试一下是否可以使用 2.使用cmd命令去下载 打开cmd窗口 输入pip install
Python之Sklearn使用教程
qq_36182852的博客
06-08 1万+
文章目录1.Sklearn简介2.Sklearn安装3.Sklearn通用学习模式4.Sklearn datasets5.Sklearn Model的属性和功能6.Sklearn数据预处理7.交叉验证8.过拟合问题9.保存模型 1.Sklearn简介 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)
sklearn包中的朴素贝叶斯python
06-20
Sure, sklearn（Scikit-learn）是一个广泛使用的Python机器学习库，其中包括了各种算法，包括朴素贝叶斯分类器。朴素贝叶斯分类器是一种基于概率统计的简单但强大的分类方法，它假设特征之间相互独立（“朴素”），并利用贝叶斯定理来进行预测。 在sklearn中，你可以使用` GaussianNB`, `MultinomialNB`, 和 `BernoulliNB` 这几个主要的朴素贝叶斯模型： 1. `GaussianNB`：适用于连续数据，假设特征服从高斯分布。 2. `MultinomialNB`：适用于计数数据，如文本分类，每个特征表示词频。 3. `BernoulliNB`：类似于`MultinomialNB`，但假设每个特征是二元的（0或1）。 使用朴素贝叶斯的基本步骤如下： ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建并训练模型 gnb = GaussianNB() gnb.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = gnb.predict(X_test) # 评估性能 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) ``` 如果你想了解更多关于朴素贝叶斯的细节、参数设置或适用场景，或者对其他相关问题有疑问，请告诉我，我会提供更多信息。
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