score = cross_val_score(LinearRegression(), X_poly, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error').mean()中cv=5代表什么
时间: 2024-03-29 19:35:10 浏览: 23
在这行代码中,cv=5 表示使用 5 折交叉验证来评估模型的性能。简单来说,交叉验证是一种常用的模型评估方法,它将数据集分成 k 个子集,然后进行 k 次模型训练和测试,每次测试都使用一个不同的子集进行验证,而剩余的 k-1 个子集用来训练模型。最终,将 k 次测试结果取平均值作为模型的性能评估指标。在这里,cv=5 表示将数据集分成 5 个子集进行交叉验证,其中 4 个子集用来训练模型,1 个子集用来测试模型,重复 5 次,每个子集都会被用来测试一次,最终得到 5 个测试结果的平均值作为模型性能评估指标。
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X= [X_full,X_missing_mean,X_missing,X_missing_reg] mse =[] for x in X: estimator = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators=100) scores = cross_val_score(estimator,x,y_full,scoring='neg_mean_squared_error',cv=5).mean() #看均方误差 mse.append(scores*-1) #越小越好 mse
The code you provided seems to be calculating the mean squared error (MSE) for different versions of the input data `X` using a RandomForestRegressor model. It then appends the negative MSE to a list `mse` for each version of the data.
To clarify, I assume that `X_full` is the complete dataset, `X_missing_mean` is the dataset with missing values filled using mean imputation, `X_missing` is the dataset with missing values as-is, and `X_missing_reg` is the dataset with missing values filled using regression imputation.
Here is the modified code with proper indentation:
```python
X = [X_full, X_missing_mean, X_missing, X_missing_reg]
mse = []
for x in X:
estimator = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators=100)
scores = cross_val_score(estimator, x, y_full, scoring='neg_mean_squared_error', cv=5).mean()
mse.append(scores * -1)
mse
```
The code calculates the negative MSE for each version of the data and stores it in the `mse` list. The lower the MSE, the better the model's performance.
机器学习算法目标变量为连续变量时,使用scoring='neg_mean_squared_error'报错ValueError: Unknown label type: 'continuous'
这个错误是因为 `scoring='neg_mean_squared_error'` 是一个用于分类任务的评分函数,而你的目标变量是连续变量(回归任务)。所以,你需要使用适合回归任务的评分函数。
对于回归任务,可以使用以下的评分函数:
- `neg_mean_absolute_error`
- `neg_mean_squared_error`
- `neg_root_mean_squared_error`
- `r2`
你可以根据你的任务需求选择适合的评分函数。例如,如果你想要评估预测值与真实值之间的平均误差,可以使用 `neg_mean_absolute_error`。如果你想要评估预测值与真实值之间的平均平方误差,可以使用 `neg_mean_squared_error`。
在使用评分函数时,可以参考以下示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import make_regression
# 创建一个回归数据集
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, random_state=42)
# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()
# 使用 neg_mean_squared_error 作为评分函数
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
print('neg_mean_squared_error scores:', scores)
# 使用 neg_mean_absolute_error 作为评分函数
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_absolute_error')
print('neg_mean_absolute_error scores:', scores)
# 使用 neg_root_mean_squared_error 作为评分函数
from sklearn.metrics import make_scorer, mean_squared_error
import numpy as np
def root_mean_squared_error(y_true, y_pred):
return np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))
rmse_scorer = make_scorer(root_mean_squared_error, greater_is_better=False)
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring=rmse_scorer)
print('neg_root_mean_squared_error scores:', scores)
# 使用 r2 作为评分函数
from sklearn.metrics import r2_score
r2_scorer = make_scorer(r2_score)
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring=r2_scorer)
print('r2 scores:', scores)
```
以上示例代码演示了如何使用不同的评分函数进行交叉验证,并输出每个评分函数的结果。
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