在scikit-learn中如何进行交叉验证？
在scikit-learn中，可以使用cross_val_score函数来进行交叉验证。交叉验证是一种评估机器学习模型性能的方法，它将数据集分成k个子集，每次使用其中k-1个子集作为训练集，剩下的一个子集作为验证集，然后重复k次，每次选择不同的验证集。最后，将k次验证结果的平均值作为模型的性能指标。
下面是使用cross_val_score函数进行交叉验证的步骤：
- 导入必要的库和模块：
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LogisticRegression- 准备数据集和模型：
X = # 特征数据
y = # 目标数据
model = LogisticRegression() # 使用逻辑回归模型- 创建交叉验证对象：
kfold = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) # 创建5折交叉验证对象- 进行交叉验证并计算性能指标：
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=kfold) # 进行交叉验证- 输出交叉验证结果：
print("交叉验证结果：", scores)
print("平均准确率：", scores.mean())这样就完成了在scikit-learn中使用交叉验证的过程。交叉验证可以帮助我们更准确地评估模型的性能，并且可以避免过拟合或欠拟合的问题。
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结果和结论的训练集和测试集
machine-learning、data-science-model、python-3.x
我在二进制分类数据集上执行了Logistic回归。结果如下：
训练集精度分数为0.8523，测试集精度为0.8442.。
对于模型的评估和改进，可以使用Kfold和GridSearch cv：
褶皱验证
应用5倍交叉验证
from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(model, X_test, y_test, cv = 5, scoring='accuracy')
print('Cross-validation scores:{}'.format
浏览 0提问于2021-08-23得票数 0
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理解机器学习过程和交叉验证
python、python-3.x、machine-learning、scikit-learn、cross-validation
我是机器学习的初学者，我一直试图更详细地理解这个过程。
对于任何机器学习场景：
(1)我所做的第一步是将我的数据分割成90%对10%的比例，并将10%的数据保留在最后一步进行测试。
代码：
X1, X_Val, y1, y_Val = train_test_split(X, y, test_size=0.1,
random_state=101)
(2)第二步，如果我的数据允许(不太大)，我对数据进行K倍交叉验证。
从这个分数中，我可以得到我选择的模型的偏差、方差和准确性。
从这里，我可以调优模型作为调优的超参数，进行特征选择，并尝试不同的算法(随机forrest等)看看什么能给出最好的解决方
浏览 0提问于2019-07-24得票数 2
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Logistic回归滑雪板训练及应用模型
python、machine-learning、scikit-learn、logistic-regression、sklearn-pandas
我第一次开始机器学习和尝试Sklearn。我有两个数据，一个有数据来训练一个逻辑回归模型(用10倍交叉验证)，另一个用这个模型预测类('0,1')。到目前为止，我的代码使用了我在Sklearn文档和Web上找到的一些教程：
import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.preprocessing impor
浏览 2提问于2017-11-18得票数 0
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交叉验证的实现
machine-learning、classification、cross-validation
我很困惑，因为很多人都有自己的方法来应用交叉验证。例如，有些应用于整个数据集，而有些则应用于培训集。
我的问题是，下面的代码是否适合于在应用Cross-validation的同时实现交叉验证并从这样的模型进行预测？
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.model_selection import KFold
model= GradientBoostingClassifier(n_estimators= 10,max_depth = 10, random_state = 0)#sepcifyi
浏览 2提问于2020-02-14得票数 0
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交叉验证与logistic回归
python、machine-learning、scikit-learn、logistic-regression、cross-validation
我正在分析来自kaggle的数据集，并希望应用一个logistic回归模型来预测某事。这是数据：
我将数据分成训练和测试，并希望使用交叉验证来保证尽可能高的精度。我做了一些预处理，并使用了虚拟函数的catigorical特性，达到了一定的点，在代码，我不知道如何继续。我不知道如何使用交叉验证的结果，它不是那么直接。
到目前为止，我得到的是：
from numpy import mean
from numpy import std
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection impor
浏览 6提问于2022-08-01得票数 0
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为什么在训练模型之前应用交叉验证？
python、scikit-learn
因此，我很难理解为什么，作为一种常见的做法，对模型进行交叉验证的步骤还没有经过训练。我所说的一个例子可以在中找到。下面粘贴了一段代码：
from numpy import mean
from numpy import std
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import RepeatedKFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import Log
浏览 0提问于2021-11-27得票数 1
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random_state在train_test_split中是否会影响模型的实际性能？
python、machine-learning、scikit-learn、linear-regression、train-test-split
我明白为什么一个模型的分数对于每个random_state是不同的，但是我确实期望最高和最低分数之间的差异(从random_state 0到100)是0.37，这是很多的。也尝试了十倍交叉验证，差别还是有点大。
所以这是否真的很重要，还是我应该忽略它？
(下载->数据文件夹-> student.zip -> student mat.csv)
完整法典：
import pandas as pd
acc_dic = {}
grade_df_main = pd.read_csv(r'F:\Python\Jupyter Notebook\ML Projects\data\
浏览 4提问于2020-06-28得票数 1
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如何为mnist数据集中的交叉验证准备数据？
scikit-learn、keras、cross-validation、mnist
如何对MNIST数据集使用k折叠交叉验证？我阅读了关于sci学习的文章文档，在那个例子中，他们使用整个虹膜数据集进行交叉验证。
from sklearn.model_selection import cross_val_score
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
scores = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5)
scores
例如，在keras中导入mnist数据集时
from
浏览 0提问于2018-03-19得票数 2
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cross_val_score与KFold的区别
python、machine-learning、scikit-learn、cross-validation、k-fold
我正在学习机器学习，我对此表示怀疑。有谁能告诉我：-
from sklearn.model_selection import cross_val_score
和
from sklearn.model_selection import KFold
我认为两者都用于k折叠交叉验证，但我不知道为什么要为相同的函数使用两种不同的代码。如果有什么东西我遗漏了，请告诉我。(如果可能，请解释这两种方法的不同之处)
谢谢,
浏览 0提问于2021-08-19得票数 1
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我们如何使用k倍交叉验证来预测测试样本的目标？
python、sklearn-pandas
我正在尝试使用学习Python中的ML技术。
我要做的是执行三重交叉验证，并使用来自Transported的特性预测目标变量( test.csv )。我唯一能做的就是在我的训练集上教一个模型，因为它包含了我的特性和我的反应。我想做的是：
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, cross_val_predict, KFold
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
X, y = train_ready.drop('Tran
浏览 1提问于2022-04-24得票数 0
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交叉验证后的Scikitlearn得分数据集
python、machine-learning、scikit-learn
我正在学习如何使用scikit- learning ()进行交叉验证。
我的代码：
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.cross_validation import cross_val_score
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
iris = datasets.load_iris()
# prepare sets
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(i
浏览 1提问于2017-02-06得票数 1
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由group+ sklearn cross_val_score拆分为训练和测试
python、scikit-learn
我有一个python格式的dataframe，如下所示：
data labels group
aa 1 x
bb 1 x
cc 2 y
dd 1 y
ee 3 y
ff 3 x
gg 3 z
hh 1 z
ii 2 z
对于训练集和测试集，可以直接随机分为70:30。在这里，我需要分成测试和训练，以便每个group中
浏览 0提问于2018-11-08得票数 0
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交叉验证Python Sklearn
python、scikit-learn、classification、svm、cross-validation
我想在我的SVM分类器上进行交叉验证，然后在实际的测试集上使用它。我想问的是，我是在原始数据集上进行交叉验证，还是在训练集上进行交叉验证，这是train_test_split()函数的结果？
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import KFold,train_test_split,cross_val_score
from sklearn.svm import SVC
df = pd.read_csv('dataset.csv', header=None)
X = df[:,0:10]
y = df[:,10]
浏览 0提问于2018-03-08得票数 0
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如何使用交叉验证来拟合模型
python、machine-learning、scikit-learn、cross-validation
我需要帮助理解和实施K-折叠交叉验证。
就我所理解的交叉验证而言，它用于将数据集划分为k个子组，以便在训练和测试数据中有更大的差异。因此，我的第一个问题是:当我想保存和重用模型时，它是替换普通的train_test_split()，还是用作添加？
当我创建这样一个模型时：
X = df["A"]
y = df["B"]
model = LinearRegression()
kfold = KFold(shuffle=True, n_splits=10)
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=kfold)
我把它保存
浏览 18提问于2022-08-31得票数 -1
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是否应该对原始数据或拆分数据执行交叉验证评分？
python、machine-learning、scikit-learn、cross-validation
当我想用交叉验证来评估我的模型时，我应该对原始数据(火车和测试中没有分割的数据)或火车/测试数据执行交叉验证吗？
我知道训练数据被用来拟合模型，测试用于评估。如果我使用交叉验证，我是否应该将数据分割成训练和测试？
features = df.iloc[:,4:-1]
results = df.iloc[:,-1]
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(features, results, test_size=0.3, random_state=0)
clf = LogisticRegression()
model = clf
浏览 7提问于2020-03-19得票数 0
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为什么我只得到0的交叉验证分数？
classification、supervised-learning
我正在尝试带有虹膜数据集的卡特博斯包，代码如下：
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
from catboost import CatBoostClassifier
model = CatBoostClassifier(iterations=50,
learning_rate=0.1, depth=4,
loss_function='MultiClass')
from sklearn.model_sele
浏览 0提问于2018-12-14得票数 1
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Scikit-learn:在超参数调整后对整个数据集使用交叉验证
python、scikit-learn
我正在使用scikit-learn中的决策树对垃圾邮件进行分类。在阅读了这里和其他地方的各种帖子后，我将初始数据集分为训练和测试，并使用交叉验证对训练集进行了超参数调整。在我的理解中，应该计算训练和测试的分数，以检查模型是否过拟合；考虑到测试集上的分数是好的，我可以排除这一点，并呈现从整个数据集获得的分数吗？或者我应该展示我的测试集的结果？以下是用于训练/测试集的代码： scores = cross_val_score(tree, x_train, y_train, cv=10)
scores_pre = cross_val_score(tree, x_train, y_train, cv=
浏览 10提问于2019-03-04得票数 0
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sklearn中的交叉验证:我需要调用fit()和cross_val_score()吗？
python-3.x、scikit-learn、cross-validation
我想在学习模型时使用k-折叠交叉验证。到目前为止我是这样做的：
# splitting dataset into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(dataset_1, df1['label'], test_size=0.25, random_state=4222)
# learning a model
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)
scores = cross_val_score(mod
浏览 3提问于2018-05-14得票数 16
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cross_val_predict后新文档的分类
python、twitter、machine-learning、scikit-learn、classification
我有一个大约10,000条推文的样本，我想将其分类为“相关”和“不相关”两个类别。我正在使用Python的scikit-为这个模型学习。我手动编码1000条推文为“相关”或“不相关”。然后，以80%的人工编码数据作为训练数据，其余作为测试数据，运行支持向量机模型。我获得了很好的结果(预测精度~0.90)，但为了避免过度拟合，我决定对所有1000个手工编码的tweet进行交叉验证。
下面是我的代码，在我的样本中已经获得tf矩阵的tweet之后。"target“是一个数组，列出了tweet是否被标记为”相关“或”不相关“。
from sklearn.linear_model import
浏览 15提问于2017-01-23得票数 2
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为什么交叉验证给出的分数总是高于正常拟合和评分？
scikit-learn
我试图了解sklearn交叉验证和评分是如何工作的，并观察到一些奇怪的行为。
我实例化了一个分类器，然后对它进行了4次交叉验证，在90%的准确率+- 0.5%的范围内得到了4分。
然后在所有的训练数据上重新定义模型，并在测试数据上进行评分。我也在这里的训练数据代码中打分，只是为了证明一点。
在将数据拆分为测试集和训练集之后，我运行此代码。
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.metrics import make_scorer, balanced_accuracy_score
gbc = G
浏览 1提问于2019-04-24得票数 5
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