score = cross_val_score(LinearRegression(), X_poly, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error').mean()中cv=5代表什么

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:

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.

#weight knn with distance """ 使用weights参数选择加权平均 最后，我们使用fit方法训练模型 使用predict方法预测测试集中每个数据点的评分 并输出预测结果 """ # 创建KNN模型，并选择加权平均 wknn = KNeighborsRegressor(weights='distance') # 交叉验证，寻找最佳的k值 for k in k_range: wknn.n_neighbors = k scores = cross_val_score(wknn, X, y, cv=10, scoring='neg_mean_squared_error') k_scores.append(np.mean(scores))

好的，根据你提供的代码，我可以看出你正在使用加权KNN算法对电影评分数据进行预测，而且你还使用了交叉验证来确定最佳的近邻数。

具体来说，你使用了sklearn中的KNeighborsRegressor模型，并将weights参数设置为'distance'，这意味着你使用距离的倒数来作为加权因子。然后，你使用了一个for循环来迭代不同的k值，通过交叉验证来评估每个k值的性能，并将平均得分存储在k_scores列表中。

最后，你可以使用fit方法来训练模型，然后使用predict方法来预测测试集中每个数据点的评分，并输出预测结果。

需要注意的是，由于你使用的是负均方误差（neg_mean_squared_error）作为评估指标，所以k_scores列表中存储的是负数。如果你想将其转换为正数，则可以使用np.abs函数。

希望这样能够帮助你回答问题。如果你有任何其他问题，请随时问我。