在利用函数cross_validate()中,如何保存每个模型的合页损失函数?
时间: 2024-02-11 12:07:07 浏览: 24
在利用函数`cross_validate()`中,可以通过指定`return_train_score=True`和`return_estimator=True`参数,来返回每个模型的训练得分和模型对象。接着可以在代码中循环遍历每个模型,使用`estimator.predict()`函数预测结果,并计算每个模型的平均合页损失函数。
示例代码如下:
```python
from sklearn.model_selection import cross_validate
from sklearn.metrics import hinge_loss
# 定义模型列表
models = [model1, model2, model3]
# 定义数据集
X, y = load_data()
# 指定评估指标和返回值
scoring = {'hinge_loss': 'neg_mean_squared_error'}
cv_results = cross_validate(models, X, y, cv=5, scoring=scoring, return_train_score=True, return_estimator=True)
# 遍历每个模型,计算合页损失函数
for i, estimator in enumerate(cv_results['estimator']):
y_pred = estimator.predict(X)
loss = hinge_loss(y, y_pred)
print('模型{}的合页损失函数:{}'.format(i+1, loss))
```
其中,模型1、模型2、模型3分别为不同的模型对象,`load_data()`函数用于加载数据集,`cv=5`表示使用5折交叉验证,`scoring`参数为指定的评估指标,这里为合页损失函数。`cv_results['estimator']`即为返回的模型对象列表,可以通过循环遍历来计算每个模型的合页损失函数。