交叉检验应该在选最优参数的时候使用还是,最终模型评估的时候使用,如果都可以,用代码都实现一下
时间: 2023-05-31 22:03:46 浏览: 45
交叉检验可以在选最优参数的时候使用,也可以在最终模型评估的时候使用。下面是两种情况下的代码实现:
1. 选最优参数时使用交叉检验
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.svm import SVC
import numpy as np
# 加载数据集
X, y = load_data()
# 定义要搜索的参数
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [0.1, 1, 10, 100]}
# 构建支持向量机模型
svm_model = SVC()
# 使用网格搜索进行参数选择,并使用交叉验证进行评估
grid_search = GridSearchCV(svm_model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)
# 输出最优参数和对应的得分
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best score: ", grid_search.best_score_)
```
2. 最终模型评估时使用交叉检验
```python
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.svm import SVC
import numpy as np
# 加载数据集
X, y = load_data()
# 构建支持向量机模型
svm_model = SVC(C=10, gamma=0.1)
# 使用交叉验证进行模型评估
scores = cross_val_score(svm_model, X, y, cv=5)
# 输出每次交叉验证得到的得分和平均得分
print("Scores: ", scores)
print("Mean score: ", np.mean(scores))
```