cv_results = model_selection.cross_validate( estimator=optimizer, X=data, y=labels, cv=model_selection.StratifiedKFold(n_splits=validation_cv, shuffle=True), scoring=scoring_metrics, return_estimator=True, )解释
时间: 2024-02-14 14:20:13 浏览: 21
这段代码是使用交叉验证(cross-validation)对一个机器学习模型进行评估和选择超参数的过程。具体来说,代码中使用了 `model_selection.cross_validate()` 函数,该函数可以对一个模型在多个评价指标上进行交叉验证,并返回每个指标的平均值和标准差等统计信息。
参数 `estimator` 指定了要评估的模型,参数 `X` 和 `y` 分别表示输入数据和对应的标签。参数 `cv` 指定了交叉验证的策略,这里使用了分层抽样(StratifiedKFold),将数据集划分成若干个子集进行训练和验证。参数 `scoring_metrics` 则指定了要评估的指标,可以是一个或多个评价函数。参数 `return_estimator` 表示是否返回每个交叉验证模型的估计器。
该代码的输出结果是一个字典(`cv_results`),其中包含了各个指标的平均值、标准差、每个交叉验证模型的得分等信息。