cross_val_score()是Scikit-learn(Sklearn)库中的一个函数,用于执行交叉验证并返回模型的性能评估结果。
使用cross_val_score()的一般步骤如下:
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 假设X为特征数据,y为目标变量
X = ...
y = ...
model = LinearRegression()
# 如果不指定,默认为3折交叉验证
kfold = KFold(n_splits=5)
# 使用交叉验证计算模型的性能评估指标,如R2得分
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=kfold, scoring='r2')
在上述代码中,cross_val_score()函数的参数解释如下:
print("交叉验证结果:", scores)
print("平均得分:", scores.mean())
cross_val_score()函数会返回一个包含每次交叉验证得分的数组,可以通过打印该数组来查看每次的得分。同时,可以计算得分的平均值来评估模型的整体性能。
需要注意的是,cross_val_score()函数只能用于评估模型的性能,不能用于训练模型。如果需要训练模型,可以使用fit()函数。
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