from sklearn.model_selection import cross_val_score 交叉验证结果是啥print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores1.mean(), scores1.std() * 2))
时间: 2024-03-14 10:49:54 浏览: 38
`cross_val_score`函数可以进行交叉验证,并返回每一折的性能指标。在进行交叉验证时,会将数据集分成若干份(即折数),每次选取其中一份作为验证集,其余的作为训练集,并使用训练集训练模型,在验证集上进行评估,得到一个性能指标。这样交叉验证会进行多次,每次选择不同的验证集,最终可以得到每一次交叉验证的性能指标。
`cross_val_score`函数的返回值是一个由每次交叉验证的性能指标组成的数组。可以使用`np.mean`函数计算这些性能指标的平均值,从而得到模型的平均性能指标。同时,可以使用`np.std`函数计算这些性能指标的标准差,从而评估模型的稳定性。
在示例代码中,`print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores1.mean(), scores1.std() * 2))`输出的结果中,`%0.2f`表示需要输出的浮点数的小数点后两位,`%f`表示需要输出的浮点数,`%d`表示需要输出的整数。`scores1.mean()`表示平均性能指标,`scores1.std() * 2`表示性能指标的标准差的两倍。这里将性能指标的标准差的两倍作为置信区间,表示模型性能的可信程度。
相关问题
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, cross_val_score, cross_validate
`GridSearchCV` 是用于进行交叉验证搜索的函数,`cross_val_score` 和 `cross_validate` 是用于进行交叉验证评估的函数,它们都是来自于 `sklearn.model_selection` 模块的函数。
`GridSearchCV` 可以对模型的超参数进行网格搜索,并且结合交叉验证来评估模型性能,它的使用方法如下:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 定义模型和超参数搜索空间
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': [0.1, 1, 10]}
svc = SVC(kernel='rbf')
# 进行网格搜索和交叉验证
grid_search = GridSearchCV(svc, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)
# 输出最优参数和最优目标值
print(grid_search.best_params_)
print(grid_search.best_score_)
```
`cross_val_score` 可以对模型进行交叉验证评估,它的使用方法如下:
```python
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 定义模型
svc = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma=0.1)
# 进行交叉验证评估
scores = cross_val_score(svc, X, y, cv=5, scoring='accuracy')
# 输出评估结果
print(scores)
print(scores.mean())
```
`cross_validate` 可以在交叉验证过程中计算多个评估指标,它的使用方法如下:
```python
from sklearn.model_selection import cross_validate
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 定义模型
svc = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma=0.1)
# 定义评估指标
scoring = ['accuracy', 'precision_macro', 'recall_macro', 'f1_macro']
# 进行交叉验证评估
scores = cross_validate(svc, X, y, cv=5, scoring=scoring)
# 输出评估结果
print(scores)
```
这些函数的具体参数和使用方法可以参考 Scikit-learn 官方文档。
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。
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