cross_val_score(linreg, X_new, Y, cv=5).mean()是什么意思
时间: 2024-05-26 11:17:52 浏览: 15
`cross_val_score(linreg, X_new, Y, cv=5).mean()` 是一个交叉验证的函数调用,用于评估线性回归模型 `linreg` 在数据集 `X_new` 和目标变量 `Y` 上的性能。其中 `cv=5` 表示使用 5 折交叉验证,即将数据集分成 5 份,每次用其中 4 份作为训练数据,1 份作为测试数据,循环 5 次,最后对 5 次测试结果求平均值,作为最终的评估结果。
`cross_val_score` 函数返回一个包含 5 个元素的数组,每个元素是一个交叉验证的得分。`.mean()` 函数则是对这 5 个得分求平均值,作为最终的模型性能评估指标。
相关问题
解释acc = cross_val_score(clf, X, Y, cv=5).mean()
这行代码是用于计算分类器模型在给定数据集上的交叉验证准确率的平均值。其中,参数clf是一个已经训练好的分类器模型,X是输入的数据特征,Y是对应的标签,cv=5表示使用5折交叉验证,即将数据集划分成5份,每次取其中4份作为训练集,剩下1份作为测试集进行模型评估。cross_val_score()函数会返回一个长度为5的数组,分别记录每次交叉验证的准确率,.mean()方法则计算这些准确率的平均值,作为最终的模型准确率。
scores = cross_val_score(rfc, X, y, cv=5)是什么意思
这段代码使用了交叉验证(cross-validation)来评估随机森林分类器(RFC)的性能。具体地,它使用了SciKit-Learn库中的cross_val_score函数,该函数可以对模型进行交叉验证并返回每一次验证的得分。其中,参数rfc是随机森林分类器,X是特征矩阵,y是目标变量向量,cv=5表示使用5折交叉验证。返回值scores是一个包含每次验证得分的数组。
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