snownlp训练新模型如何计算交叉验证准确率
时间: 2023-08-11 11:03:51 浏览: 86
snownlp训练新模型后,可以使用sklearn中的cross_val_score函数来计算交叉验证准确率。具体步骤如下:
1. 加载训练集和测试集,可以使用sklearn的train_test_split函数随机划分。
2. 使用训练集来训练新模型。
3. 使用cross_val_score来对新模型进行交叉验证,计算交叉验证准确率。
下面是一个简单的示例代码,以演示如何使用cross_val_score函数计算snownlp训练新模型的交叉验证准确率:
```python
from snownlp import sentiment
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练新模型
sentiment.train(X_train, y_train)
# 计算交叉验证准确率
scores = cross_val_score(sentiment, X, y, cv=5)
print("交叉验证准确率: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))
```
在这个示例中,我们使用snownlp训练新模型,并使用sklearn的train_test_split函数随机划分训练集和测试集。然后,我们使用训练集来训练新模型,并使用cross_val_score函数对新模型进行交叉验证。最后,我们输出平均准确率和准确率的标准差。