from sklearn. model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(estimator=pipe_lr, X=X_train, y=y_train, cv=10, n_jobs=1) # scores = cross_val_score(estimator=pipe_lr, X=X_train, y=y_train, cv=10, n_jobs=-1) print("CV accuracy scores: %s" % scores) print("CV acc: %. 3f (+/- %. 3f)" % (np.mean(scores), np. std(scores)))

这段代码是使用Scikit-learn库中的`cross_val_score`函数进行交叉验证，并打印出结果。

`cross_val_score`函数的参数有：

- `estimator`：估计器对象，用于拟合数据和进行预测。
- `X`：特征矩阵，用于训练和测试模型。
- `y`：标签向量，用于训练和测试模型。
- `cv`：交叉验证折数。
- `n_jobs`：并行运行的作业数。

在上面的代码中，`pipe_lr`是一个管道对象，用于将预处理和分类器模型组合在一起。`X_train`和`y_train`是训练数据，`cv`参数设置为10表示使用10折交叉验证。`n_jobs`参数设置为1表示不使用并行运行，而是使用单个处理器。

最后，使用`print`函数打印出交叉验证得分和平均值的标准差。在第二个`print`语句中，`%. 3f`和`%. 3f`分别是格式说明符，用于打印出交叉验证的平均值和标准差。但是，这段代码中的字符串中存在多余的空格，可能会导致`ValueError`错误。建议将代码中的字符串修改为：

print("CV accuracy scores: %s" % scores)
print("CV acc: %.3f (+/- %.3f)" % (np.mean(scores), np.std(scores)))

这样就可以正确地打印出交叉验证的结果。

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from sklearn.model_selection import cross_val_score import numpy as np gs = GridSearchCV(estimator=pipe_svc, param_grid=param_grid, scoring='accuracy', cv=3) scores = cross_val_score(gs, X_train, y_train, scoring='accuracy', cv=5) print('CV accuracy: %.3f +/- %.3f' % (np.mean(scores), np.std(scores)))

这段代码是使用scikit-learn中的GridSearchCV和cross_val_score函数进行模型训练和评估的。GridSearchCV是用于参数调优的函数，通过传入一个参数空间param_grid和待调优的模型estimator来进行交叉验证，返回最佳参数组合。cross_val_score函数则是用于模型评估的函数，通过传入模型、训练数据和评估指标来进行交叉验证并返回模型在测试集上的评估结果。在这段代码中，使用了5折交叉验证进行模型评估，输出了平均准确率和标准差。

import numpy as np import xlrd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import cross_val_score def excel2m(path):#读excel数据转为矩阵函数 data = xlrd.open_workbook(path) table = data.sheets()[0] # 获取excel中第一个sheet表 nrows = table.nrows # 行数 ncols = table.ncols # 列数 datamatrix = np.zeros((nrows, ncols)) for x in range(ncols): cols = table.col_values(x) cols1 = np.matrix(cols) # 把list转换为矩阵进行矩阵操作 datamatrix[:, x] = cols1 # 把数据进行存储 return datamatrix x=excel2m("factors.xlsx") x=np.matrix(x) y=excel2m("RON.xlsx") y=np.matrix(y) rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=10,random_state=0) score=[] for i in range(1,200,10): rfe = RFE(estimator=rfc, n_features_to_select=i, step=10).fit(x, y.astype('int')) rfe.support_.sum() rfe.ranking_ x_wrapper=rfe.transform(x) once=cross_val_score(rfc,x_wrapper,y.astype('int'),cv=5).mean() score.append(once) plt.figure(figsize=[20,5]) plt.plot(range(1,200,10),score) plt.xticks(range(1,200,10)) plt.show() np.savetxt('score.csv', score, delimiter = ',') # 确定选择特征数量后，看各个特征得分排名 # 每个特征的得分排名，特征得分越低（1最好），表示特征越好 #print(rfe.ranking_) #np.savetxt('ranking.csv', rfe.ranking_, delimiter = ',') # 每次交叉迭代各个特征得分 #print(rfe.grid_scores_) #np.savetxt('grid_scores.csv', rfe.grid_scores_, delimiter = ',')

这段代码主要实现的功能是特征筛选，其中使用了随机森林分类器（RandomForestClassifier）和递归特征消除算法（RFE），以提高模型的准确性和降低过拟合的风险。

具体流程为：首先将读取的excel数据转换为矩阵形式，然后通过循环调整特征数量，利用RFE算法进行特征筛选，得到一个新的特征子集。接着，利用交叉验证计算新特征子集下的模型得分，并将得分保存在score列表中。最后，通过matplotlib库将score列表中的得分绘制成图表，以便直观地查看得分随特征数量的变化情况。

需要注意的是，代码中还将特征得分排名和每次交叉迭代各个特征得分保存到了csv文件中，并注释了相关代码。