（八）交叉验证与模型选择

最新推荐文章于 2025-06-14 19:53:57 发布
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本文深入探讨了Scikit-Learn中交叉验证的各种技术，包括校验集划分、k折交叉验证、留一交叉验证及自助法。通过具体实例介绍了cross_val_score和cross_validate函数的使用，并讨论了模型超参数的调优方法。

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目录

 

1、校验集、Scikit-Learn的校验集数据划分

2、校验集划分的例子、交叉验证

3、Scikit-Learn中的k折交叉验证数据划分

4、两个采用k折交叉验证评估模型性能的函数（cross_val_score、cross_validate）

5、cross_val_score

6、实现cross_val_score函数的例子

7、cross_validate

8、模型超参数调优

9、特殊的交叉验证：留一交叉验证以及自助法（BootStrap）

1、校验集、Scikit-Learn的校验集数据划分

    

2、校验集划分的例子、交叉验证

    

3、Scikit-Learn中的k折交叉验证数据划分

    

4、两个采用k折交叉验证评估模型性能的函数（cross_val_score、cross_validate）

    

5、cross_val_score

    

6、实现cross_val_score函数的例子

    

7、cross_validate

    

8、模型超参数调优

    

9、特殊的交叉验证：留一交叉验证以及自助法（BootStrap）

    

 

 

回归分析系列10—交叉验证与模型选择
学习，输出==》再学习再输出
08-20 671
不同的模型可能会对同一数据集产生不同的预测效果，因此需要通过某些方法来评估和选择模型。交叉验证是一种常用的技术，用于评估模型的表现并避免过拟合。最常见的形式是K折交叉验证，其中数据被分成K个子集，每次使用一个子集作为测试集，其余的作为训练集。除了选择模型类型外，调参也是模型选择的一部分。在模型选择过程中，使用适当的评估指标来衡量模型的表现非常重要。模型选择的过程通常涉及在多个候选模型中选择一个表现最优的模型。假设我们在多项式回归模型之间进行选择，不同的多项式阶数代表不同的候选模型。函数来执行K折交叉验证。
数据挖掘算法和实践（二十四）：CrossValidation交叉验证及模型选择
叶子叶来
06-03 995
> 主要是在模型训练阶段的知识，及其常见的交叉验证/CV在样本集选择和模型构建中的作用； ## 关于正负样本比例 在二分类中一般是1:3的正负样本比例状态； ## 训练集、测试集、验证集比例 三个概念容易混淆，得到正负样本后合并数据集然后按照8:2的比例把20%数据放在一边（即是测试集），剩下80%数据进行建模（训练集+验证集），开始进行模型构建必然要进行训练集和验证集的拆分，可以用K折法均分成K份分别进行建模，每次建模都会产生(k-1)份的真实训练集和1份真实验证集，然后求平均得到该模型的平均准确率，固
模型参数选择——交叉验证
weixin_63681863的博客
09-20 900
为了选择最佳的penalty和solver，我们可以先定义一个参数网格，包含不同的参数组合。比如针对penalty和solver'penalty': ['l1', 'l2'], # L1 和 L2 正则化'solver': ['liblinear', 'saga', 'lbfgs'], # 选择支持 L1 和 L2 正则化的优化器'max_iter': [1000, 2000] # 迭代次数定义参数网格：指定你要调优的参数（如penalty和solver使用交叉验证进行搜索：通过。
机器学习-交叉验证，模型选择与调优
qq_41782791的博客
04-18 2514
1.交叉验证：让评估 模型更加准确可信 2.网格参数 通常情况下，很多参数需要手动指定，这种叫超参数。每组超参数都采用交叉验证来评估，最终选择最优参数组合来建立模型。 如果有多组超参数，则需要进行两两相互验证 用交叉验证、网格搜索，找到KNN的最优模型参数 from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.m.
♋️ 交叉验证终极指南：告别无效调参！用 K-Fold 选出真正靠谱的学习模型
最新发布
m0_51233963的博客
06-14 920
【Kaggle实战】红酒质量预测：交叉验证如何帮你避开 90% 的模型评估陷阱。
模型选择和交叉验证
热门推荐
winycg的博客
05-16 1万+
模型选择 holdout方法 在典型的机器学习应用中，为进一步提高模型在预测未知数据的性能，还要对不同的参数设置进行调优和比较，该过程称为模型选择。指的是针对某一特定问题，调整参数以寻求最优超参数的过程。 假设要在10个不同次数的二项式模型之间进行选择： 1.hθ(x)=θ0+θ1x2.hθ(x)=θ0+θ1x+θ2x23.hθ(x)=θ0+θ1x+⋯+θ2x3⋯10.hθ(x)=θ0...
【模型选择与评估01】交叉验证
zhuhongde的博客
12-03 823
1.参考文献 sklearn文档 交叉验证本质上属于机器学习模型外围的辅助手段，其针对的是在实际模型训练过程中，存在的过拟合问题而提出的解决方法。 1.最基本的数据集划分 基于的是sklearn中的train_test_split函数，实现数据集按指定比例划分为训练集和测试集（下面例子里比例为0.4） 之所以说是最基本的划分方法，是因为仅基于比例做了单次划分。 >>> impor...
机器学习笔记——模型选择和交叉验证集
lzhero的博客
05-16 1028
通常为了选择能适应一般情况的模型，需要使用交叉验证集来帮助选择模型。即，使用60%的数据作为训练集，使用20%的数据作为交叉验证集，使用20%的数据作为测试集。模型的选择方法为：1、使用训练集训练出10 个模型2、用10个模型分别对交叉验证集计算得出交叉验证误差（代价函数的值）3、选取代价函数值最小的模型4、用步骤3中选出的模型对测试集计算得出推广误差（代价函数的值）...
机器学习模型评估：交叉验证与ROC曲线
shejizuopin的博客
04-03 1042
交叉验证是一种统计学方法，用于评估机器学习模型在独立数据集上的性能。其基本思想是将数据集划分为多个子集（或“折”），进行多次训练和测试，以评估模型的稳定性和泛化能力。ROC曲线是一种用于评估二分类模型性能的工具。它以真阳性率（True Positive Rate, TPR）为纵轴，假阳性率（False Positive Rate, FPR）为横轴，绘制出不同阈值下的分类器性能。ROC曲线下的面积（AUC）是衡量分类器性能的重要指标，AUC值越接近1，说明分类器性能越好。
数据分析中的交叉验证：提升模型泛化能力的利器
11-09
4. 分层K折交叉验证（Stratified K-Fold Cross-Validation）：与K折交叉验证类似，但保证了每个子集中各类别的比例与整个数据集相同，适用于类别不平衡的数据集。 5. 时间序列交叉验证（Time Series Cross-...
贝叶斯公式matlab代码-cvLME:执行交叉验证贝叶斯模型选择的多语言库
06-08
执行交叉验证贝叶斯模型选择的多语言库 该软件包允许以多种编程语言计算交叉验证的日志模型证据(cvLME) [1,2,3]。 基于计算的 cvLME，可以在模型空间内执行交叉验证的贝叶斯模型选择(cvBMS)。 目前，它支持以下模型...
[读书笔记] 《Python 机器学习》- 使用嵌套交叉验证进行模型选择
LeYOUNGER的博客
07-26 2293
通过嵌套交叉验证选择算法对特定数据集进行模型选择
嵌套交叉验证 输出超参数_嵌套交叉验证超参数优化和模型选择
weixin_26729375的博客
10-11 2177
嵌套交叉验证 输出超参数Cross-Validation also referred to as out of sampling technique is an essential element of a data science project. It is a resampling procedure used to evaluate machine learning models and ...
交叉验证--关于最终选取模型的疑问
围城
06-21 8084
看最下面对这个回答。 2018/06/21 很多书上都说了交叉验证的方法，还有留出法的评估方法。（西瓜书） 他们也都说了多次抽样然后多次评估取平均的策略，这样是为了充分利用这个样本集的分布。 这里有一个问题，那就是，既然是取平均，那这个分类器到底是取的哪一个。 不同的样本得到的分类器应该是不一样的，你直接去一个平均值，只是说这次的模型评估过程得到了这样的一个指标，但是你真正利用于线上的分类器...
通过设置训练集，交叉验证集和测试集来选择模型，优化算法（吴恩达机械学习部分课程总结）
mumuemhaha的博客
03-07 361
小白第一次发文，有错误欢迎指出。 看吴恩达老师机器学习的模型选择与交叉验证训练集之后的总结 在通过数据来拟合图像的时候会遇到一个这么一个问题。 如图此函数虽然可以几乎完美的拟合训练集但是他的泛性可能会很低，这就是拟合中的常见问题——过拟合。 通过训练集来求代价函数的最小值，从而得出来d(函数的最大次方)为4，听起来好像是对的，解决了问题，but，训练集只能用来训练w和b，不能用来判断w的最高次也就是d等于多少，这个方法就是用训练集来优化d，而d是一个老师设置的另外的参数，不
使用K折线法交叉验证,会生成K个模型，最终如何确认哪个是训练的模型?
菜鸟的博客
05-16 847
每个模型都是临时的，用来在特定的训练折（folds）上训练，并在相应的验证折上验证模型的表现。每次循环中，选择一个不同的fold作为验证集，剩余的K-1个folds作为训练集。最终模型的训练：在确定了最优的超参数设置之后，使用全体数据集重新训练这个模型。总结来说，K折交叉验证生成的K个模型只是用于估计模型性能和帮助选择超参数的，并不直接用于部署。你最终部署的模型应该是使用整个训练集在确定的最佳超参数下重新训练过的。评估模型：在每次的循环中，评估模型的性能，并记录下来。
嵌套交叉验证(Nested CV)
lazysnake666的博客
01-14 2357
最近，突然想要用R来搞搞机器学习，这让我想起了一个被尘封的草稿，当初让我放弃使用R做嵌套交叉验证的想法。于是，决定好好完善一番再发出去。有些事情不捋清楚，它就会在将来的某个时候等着你，让你心神不宁。先从交叉验证开始。交叉验证交叉验证(Cross Validation; CV)用于检验机器学习的模型表现，选择模型。如下图显示的便是一个3-fold CV。其中loop都使用了相同的随机森林(RF)模型...
【数据挖掘】模型选择中正则化、交叉验证详解及实战应用（超详细 附源码）
showswoller的博客
01-09 1043
【数据挖掘】模型选择中正则化、交叉验证详解及实战应用（超详细 附源码）
机器学习-------算法（七）
victor_fa的博客
11-21 300
模型的选择与调优： 主要方法：1.交叉验证 2.网格搜索 交叉选择和网格搜索的结合是为了能够寻找一个合适的超参数。 交叉验证： 数据分为：训练集与测试集。现在我们撇开测试集，只是对训练集进行操作，将训练集分为训练集与验证集。 网格搜索： 调参数 K-近邻的超参数K值的选择。 通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如k-近邻算法中的K值）...
机器学习模型选择与交叉验证策略
"模型选择和交叉验证集是机器学习中重要的概念，用于评估和优化模型的泛化能力。在这个过程中，数据集通常被分为训练集、交叉验证集和测试集。10.3章节讲解了如何在不同次数的二项式模型间进行选择，强调模型应该...
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