cross_val_score 3折交叉举例

cross_val_score 是一个用于交叉验证的函数，可以用来评估模型的性能。3折交叉验证是将数据集分成3份，每次用其中2份作为训练集，1份作为测试集，重复3次，最终得到3个模型的评估结果。可以使用以下代码实现：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn import datasets
from sklearn import svm

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, random_state=42)
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=3)
print(scores)

这段代码使用 SVM 模型对 iris 数据集进行分类，使用 3 折交叉验证评估模型性能，输出每次交叉验证的得分。

相关问题

在cross_val_score中固定交叉验证方式

可以使用KFold或StratifiedKFold等交叉验证方法，将其作为cv参数传递给cross_val_score函数即可固定交叉验证方式。例如，使用KFold进行固定交叉验证方式的代码如下：

from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建KFold对象
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=123)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 使用cross_val_score进行交叉验证
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=kf)

# 输出交叉验证结果
print(scores)

其中，n_splits参数表示将数据集分成几个子集，shuffle参数表示是否打乱数据集，random_state参数用于设置随机种子。如果需要使用StratifiedKFold等其他交叉验证方法，只需要将KFold替换为相应的方法即可。

k折交叉验证和cross_val_score一样吗

引用中提到，cross_val_score是用于进行交叉验证的函数。交叉验证是将数据集划分为K个折，其中K-1折用于训练，1折用于测试。参数cv可以指定将数据集划分成几折，同时cv数值最大值为数据集总量的1/3。cross_val_score的参数scoring用于指定评分标准，例如准确度、F1值、精度等。在分成K折后，如果数据量太小，评分具有较大的偶然性。

虽然没有直接提到k折交叉验证，但引用中的cross_val_score函数就是用于进行k折交叉验证的。通过指定cv参数为K，就可以实现k折交叉验证的功能。因此，k折交叉验证和cross_val_score是一样的。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [sklearn中的cross_val_score交叉验证](https://blog.csdn.net/qq_43592352/article/details/120812580)[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]
- *2* [sklearn交叉验证函数cross_val_score用法及参数解释](https://blog.csdn.net/worther/article/details/126909270)[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]
- *3* [cross_val_score 交叉验证与 K折交叉验证，嗯都是抄来的，自己作个参考](https://blog.csdn.net/weixin_34260071/article/details/114359870)[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]
[ .reference_list ]