scores=cross_val_score(svc,wine.data,wine.target,cv=6) print("="*30) print("交叉验证得分集合:{}".format(scores)) print("="*30,"\n") print("="*30) print("交叉验证平均得分:{}".format(scores.mean())) print("="*30)取小数点后两位数
时间: 2023-07-06 22:16:39 浏览: 49
交叉验证得分集合:[0.95588235 0.91176471 0.97222222 0.97222222 1. 1. ]
可以使用以下代码取小数点后两位数并输出:
```
scores_rounded = [round(score, 2) for score in scores]
print("="*30)
print("交叉验证得分集合:{}".format(scores_rounded))
print("="*30,"\n")
print("="*30)
print("交叉验证平均得分:{}".format(round(scores.mean(), 2)))
print("="*30)
```
输出结果为:
```
==============================
交叉验证得分集合:[0.96, 0.91, 0.97, 0.97, 1.0, 1.0]
==============================
==============================
交叉验证平均得分:0.97
==============================
```
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wine=load_wine() svc=SVC(kernel='linear') scores=cross_val_score(svc,wine.data,wine.target,cv=5) print("="*30) print("交叉验证得分集合:{}".format(scores)) print("="*30)取小数点后两位数
交叉验证得分集合:[0.94444444 0.97222222 1. 0.97142857 1. ]
可以使用以下代码取小数点后两位数并输出:
```
scores_rounded = [round(score, 2) for score in scores]
print("="*30)
print("交叉验证得分集合:{}".format(scores_rounded))
print("="*30)
```
输出结果为:
```
==============================
交叉验证得分集合:[0.94, 0.97, 1.0, 0.97, 1.0]
==============================
```
scores = cross_val_score(knn, x, y, cv=5)
您使用的是scikit-learn中的`cross_val_score`函数来进行交叉验证。`cross_val_score`函数用于评估模型在不同训练集上的性能,它会将数据集分成多个子集(称为折),然后在每个子集上进行训练和测试。
在您的代码中,`cross_val_score`函数的参数如下:
- `knn`:表示使用的KNN模型。
- `x`:表示输入特征数据。
- `y`:表示输出目标数据。
- `cv=5`:表示将数据集分成5个子集进行交叉验证。
`cross_val_score`函数会返回一个数组,其中包含每个子集的评估结果。您可以根据需要使用这些评估结果,例如计算平均得分或选择最佳模型。
以下是一个示例代码,演示如何使用`cross_val_score`函数进行交叉验证:
```python
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np
# 创建KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 创建输入特征数据 x 和输出目标数据 y
# 进行交叉验证
scores = cross_val_score(knn, x, y, cv=5)
# 打印每个子集的评估结果
print("Cross-validation scores:", scores)
# 打印平均得分
print("Average score:", np.mean(scores))
```
在上述示例中,我们使用了`KNeighborsClassifier`作为KNN模型,并通过`cross_val_score`函数对其进行了交叉验证。然后,我们打印了每个子集的评估结果和平均得分。
希望对您有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
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