``` sklearn.model_selection ```

时间: 2024-05-25 21:08:28 浏览: 20
`sklearn.model_selection`是Scikit-learn库中用于模型选择和评估的模块。它提供了一系列用于交叉验证、参数调优、数据集划分等常用的工具函数和类,使得我们能够更加方便地进行模型选择和评估。具体包括以下内容: 1. `train_test_split`: 数据集划分函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。 2. `KFold`: K折交叉验证生成器,用于将数据集划分为K份,每次使用其中K-1份作为训练集,1份作为验证集,进行K次交叉验证。 3. `StratifiedKFold`: 分层K折交叉验证生成器,用于解决数据集中类别不平衡问题。 4. `GridSearchCV`: 网格搜索与交叉验证结合的参数调优器,用于寻找最优超参数组合。 5. `RandomizedSearchCV`: 随机搜索与交叉验证结合的参数调优器,可以在参数空间中随机采样一定数量的超参数组合进行训练和评估。 6. `cross_val_score`: 交叉验证评估函数,用于对模型进行K折交叉验证,并返回K次验证的评分结果。 7. `learning_curve`: 学习曲线生成器,用于分析模型在不同大小的训练集上的表现。 8. `validation_curve`: 验证曲线生成器,用于分析模型在不同超参数取值下的表现。 优化前的代码如下: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.svm import SVC X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) params = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']} svc = SVC() clf = GridSearchCV(svc, params) clf.fit(X_train, y_train) print(clf.score(X_test, y_test)) ``` 这段代码的问题在于没有使用交叉验证来评估模型性能,只是将数据集简单地划分为训练集和测试集进行评估。这种方式容易造成模型性能估计不准确的问题。 针对这个问题,我们可以使用`cross_val_score`函数来进行交叉验证评估。同时,还可以使用`Pipeline`类将数据预处理和模型训练过程结合起来,方便实现一系列数据预处理和特征工程操作。 优化后的代码如下: ```python from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler pipe = Pipeline([('scaler', StandardScaler()), ('svc', SVC())]) params = {'svc__C': [0.1, 1, 10], 'svc__kernel': ['linear', 'rbf']} clf = GridSearchCV(pipe, params, cv=5) scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5) print('Accuracy: %0.3f (+/- %0.3f)' % (scores.mean(), scores.std() * 2)) ``` 优化说明: 1. 使用`Pipeline`类将数据预处理和模型训练过程结合起来,方便实现一系列数据预处理和特征工程操作。 2. 使用`cross_val_score`函数进行交叉验证评估,避免了模型性能估计不准确的问题。 3. 指定了`GridSearchCV`中的交叉验证折数为5,使得模型可以更加准确地评估性能。 4. 在`GridSearchCV`中指定了`svc__C`和`svc__kernel`参数,表示需要对SVM的惩罚参数C和核函数类型进行调优。

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