cross_val_score(model, x_train, y_train, cv=10,scoring='accuracy')

这是一个使用交叉验证评估模型性能的代码片段，其中model是一个已经定义好的机器学习模型，x_train和y_train是训练数据集的特征和标签，cv表示要进行的交叉验证折数，scoring则是评估指标，这里使用的是准确率。该函数会返回一个长度为cv的数组，每个元素表示在对应的验证集上的评估指标得分。

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from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import cross_val_score iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=20) print(cross_val_score(knn, X, y, cv=10, scoring='accuracy').mean()) # 0.9800000000000001 logreg = LogisticRegression() print(cross_val_score(logreg, X, y, cv=10, scoring='accuracy').mean()) # 0.9733333333333334

这段代码使用了sklearn库中的load_iris()函数加载了鸢尾花数据集，将数据集分为特征数据X和目标数据y。接着，使用KNeighborsClassifier和LogisticRegression两种不同的分类器进行交叉验证，并输出了准确率的平均值。其中，knn分类器的平均准确率为0.98，而logreg分类器的平均准确率为0.9733。这段代码的目的是比较这两种分类器的性能。

from sklearn.model_selection import cross_val_score import numpy as np gs = GridSearchCV(estimator=pipe_svc, param_grid=param_grid, scoring='accuracy', cv=3) scores = cross_val_score(gs, X_train, y_train, scoring='accuracy', cv=5) print('CV accuracy: %.3f +/- %.3f' % (np.mean(scores), np.std(scores)))

这段代码是使用scikit-learn中的GridSearchCV和cross_val_score函数进行模型训练和评估的。GridSearchCV是用于参数调优的函数，通过传入一个参数空间param_grid和待调优的模型estimator来进行交叉验证，返回最佳参数组合。cross_val_score函数则是用于模型评估的函数，通过传入模型、训练数据和评估指标来进行交叉验证并返回模型在测试集上的评估结果。在这段代码中，使用了5折交叉验证进行模型评估，输出了平均准确率和标准差。