如何保留交叉验证最大的分数
时间: 2024-03-24 12:02:47 浏览: 11
在使用交叉验证进行模型选择时,我们通常会选择交叉验证分数最高的模型作为最终模型。可以通过存储交叉验证分数的方式来实现这个目标。
在sklearn库中,可以使用GridSearchCV或者RandomizedSearchCV等交叉验证工具来进行模型选择。这些工具会自动记录每个模型的交叉验证分数,并返回交叉验证分数最高的模型。
以下是一个使用GridSearchCV进行模型选择,并获取交叉验证最大分数的示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载数据集
iris = load_iris()
# 定义SVM模型
svc = SVC()
# 定义参数网格
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
# 定义交叉验证工具
grid_search = GridSearchCV(svc, param_grid=param_grid, cv=5)
# 训练模型
grid_search.fit(iris.data, iris.target)
# 获取交叉验证最大分数
best_score = grid_search.best_score_
# 获取交叉验证最佳模型
best_model = grid_search.best_estimator_
```
在上面的代码中,首先加载了鸢尾花数据集,定义了一个SVM模型,并定义了一个参数网格。然后使用GridSearchCV交叉验证工具,传入模型、参数网格和交叉验证折数,对模型进行训练和选择。最后通过best_score属性获取交叉验证最大分数,通过best_estimator_属性获取交叉验证最佳模型。
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