用sklearn CV实现,区分训练集和测试集
时间: 2023-07-18 12:19:45 浏览: 42
要使用sklearn进行交叉验证并区分训练集和测试集,可以使用sklearn.model_selection中的train_test_split和cross_val_score函数。train_test_split函数可以将数据集分割为训练集和测试集,而cross_val_score函数可以进行交叉验证并返回模型的性能评分。
下面是一个简单的示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 将数据集分割为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 训练SVM模型并进行交叉验证
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, random_state=0)
scores = cross_val_score(clf, X_train, y_train, cv=5)
# 输出交叉验证结果
print("交叉验证结果: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))
```
在上面的代码中,train_test_split函数将数据集分割为训练集和测试集,其中test_size参数指定测试集的比例为20%。然后,使用SVM算法训练模型,并使用cross_val_score函数进行交叉验证。cv参数指定了交叉验证的折数,这里设置为5。最后,输出交叉验证的结果。