cross_val_predict

cross_val_predict()是一个在交叉验证中用于预测目标变量的函数。它会将数据集划分为cv份，并在每一份中，将其中一份作为测试集，其余作为训练集，然后用训练集训练模型并对测试集进行预测。最后，它会返回一个与样本数量相等的数组，其中包含每个样本的预测值。这个函数主要用于回归任务，可以在交叉验证过程中获得每个样本的预测值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [重写交叉验证，实现多模型简单的回归融合算法](https://blog.csdn.net/HyenaV/article/details/105562181)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

cross_val_predict用法

### 回答1：
`cross_val_predict` 是 `scikit-learn` 库中的一个函数，用于在交叉验证的框架下生成模型的预测结果。

它的使用方式如下：

from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn import linear_model
lr = linear_model.LinearRegression()
predicted = cross_val_predict(lr, X, y, cv=10)

其中，`lr` 是一个线性回归模型，`X` 是特征数据，`y` 是目标变量。`cv=10` 表示采用 10 折交叉验证。`cross_val_predict` 函数会返回一个包含所有预测结果的数组 `predicted`。

需要注意的是，`cross_val_predict` 函数并不会返回模型本身，而是仅仅返回预测结果。如果需要获取模型对象，需要使用 `cross_val_score` 函数。

除此之外，`cross_val_predict` 还可以接受其他参数，如 `method`（默认为 `predict`，即使用模型的 `predict` 方法进行预测）、`fit_params`（传递给模型的其他参数）等，具体可以参考官方文档的说明。

### 回答2：
cross_val_predict是scikit-learn库中的一个函数，用于通过交叉验证来生成模型的预测结果。

具体地，cross_val_predict函数需要传入一个指定的机器学习模型、输入特征矩阵X和目标变量y。它还需要指定交叉验证的折数，可以通过cv参数来设置。该函数会根据指定的模型和数据集，将每个样本都使用交叉验证的方式来预测目标变量。

cross_val_predict函数返回一个数组，这个数组中的每个元素是模型对于对应样本的预测值。也就是说，对于每个样本，使用训练得到的模型和其他折的数据来预测其目标变量的值。这样，通过交叉验证的方式，我们可以得到对每个样本的多次预测结果。

与传统的cross_val_score函数不同，cross_val_predict函数返回的结果是一个与输入数据X和目标变量y形状相同的数组。这样，我们可以方便地将预测结果与真实值进行比较，并进行后续的模型评估和分析。

总的来说，cross_val_predict函数是一个方便的工具，通过交叉验证生成模型的预测结果。它可以帮助我们更好地了解模型在不同样本上的表现，并进行模型评估和改进。

### 回答3：
cross_val_predict是一种用于交叉验证的方法，它用于预测模型的输出变量。与常规的交叉验证方法相比，cross_val_predict不仅返回预测结果，还返回每个样本的预测值。这个方法适用于对模型性能进行评估，特别是评估预测值和真实值之间的相关性。

我们通常使用cross_val_predict的一般步骤如下：
1. 导入所需的库和数据。
2. 设置特征和目标变量。
3. 创建一个机器学习模型，例如线性回归模型。
4. 使用cross_val_predict方法进行交叉验证预测，设置必要的参数，例如模型、特征和目标变量。
5. 获取模型的预测结果。

cross_val_predict方法的优点之一是，它可以在没有任何测试数据的情况下生成模型的预测结果。这意味着我们可以使用整个数据集进行训练，而不需要保留部分数据用于模型测试。同时，由于使用了交叉验证，模型的评估也更可靠。然而，需要注意的是，在使用cross_val_predict时，我们需要确保所使用的数据集的特征和目标变量都已经准备好，并且适用于机器学习模型的训练。

总而言之，cross_val_predict是一种用于预测模型输出变量并进行交叉验证的方法。通过该方法，我们可以使用整个数据集进行模型训练，并获得每个样本的预测结果。这种方法有助于我们评估模型的性能，并检查预测值与实际值之间的相关性。

cross_val_predict 参数

cross_val_predict()函数的参数如下：
- estimator: 实现“拟合”和“预测”的estimator对象，用来匹配数据的对象。
- X: array-like，匹配数据，可以是列表或二维数组。
- y: array-like，监督学习下，预测目标变量。
- groups: array-like，分割数据集时使用的样本的组标签。
- cv: int, cross-validation generator or an iterable，确定交叉验证分割策略。
- n_jobs: int or None，用来进行计算的CPU数量。
- verbose: integer，冗长长度。
- fit_params: dict，参数传递给估计器的拟合方法。
- pre_dispatch: int, or string，控制并行执行过程中分派的作业数。
- method: string，调用传递的估计器的传递方法名。