使用Python执行留一法交叉验证（LOOCV）

最新推荐文章于 2024-07-01 17:06:16 发布

编码实践

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文章标签： python 支持向量机机器学习 Python

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本文介绍了如何使用Python的scikit-learn库执行留一法交叉验证（LOOCV），并通过支持向量机（SVM）在鸢尾花数据集上评估模型性能。通过LOOCV，可以获取模型的平均准确率，以评估其泛化能力。

留一法交叉验证（Leave-One-Out Cross Validation，简称LOOCV）是一种常用的交叉验证方法，它在评估模型性能时非常有用。在LOOCV中，我们将数据集中的每个样本都作为验证集，其余样本作为训练集。通过重复这个过程，我们可以得到对整个数据集进行评估的结果。在本文中，我们将使用Python来执行LOOCV，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库和模块。在这个例子中，我们将使用scikit-learn库来执行LOOCV。

from sklearn.model_selection import LeaveOneOut
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn import datasets
from sklearn import svm