loss = -cross_val_score(knn, X, y, cv=10, scoring=sklearn.metrics.get_scorer_names()) NameError: name 'sklearn' is not defined
时间: 2024-01-22 18:18:14 浏览: 27
这个错误是因为你没有导入 `sklearn` 模块。你需要在代码的开头加上以下语句来导入 `sklearn` 模块:
```python
import sklearn
```
如果你只需要导入 `sklearn.metrics` 模块,可以使用以下语句:
```python
from sklearn import metrics
```
然后在你的代码中,可以使用 `metrics` 替代 `sklearn.metrics`。例如,你可以将 `scoring=sklearn.metrics.get_scorer_names()` 替换为 `scoring=metrics.get_scorer_names()`。
相关问题
scores = cross_val_score(knn, x, y, cv=5)
您使用的是scikit-learn中的`cross_val_score`函数来进行交叉验证。`cross_val_score`函数用于评估模型在不同训练集上的性能,它会将数据集分成多个子集(称为折),然后在每个子集上进行训练和测试。
在您的代码中,`cross_val_score`函数的参数如下:
- `knn`:表示使用的KNN模型。
- `x`:表示输入特征数据。
- `y`:表示输出目标数据。
- `cv=5`:表示将数据集分成5个子集进行交叉验证。
`cross_val_score`函数会返回一个数组,其中包含每个子集的评估结果。您可以根据需要使用这些评估结果,例如计算平均得分或选择最佳模型。
以下是一个示例代码,演示如何使用`cross_val_score`函数进行交叉验证:
```python
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np
# 创建KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 创建输入特征数据 x 和输出目标数据 y
# 进行交叉验证
scores = cross_val_score(knn, x, y, cv=5)
# 打印每个子集的评估结果
print("Cross-validation scores:", scores)
# 打印平均得分
print("Average score:", np.mean(scores))
```
在上述示例中,我们使用了`KNeighborsClassifier`作为KNN模型,并通过`cross_val_score`函数对其进行了交叉验证。然后,我们打印了每个子集的评估结果和平均得分。
希望对您有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
解释acc = cross_val_score(clf, X, Y, cv=5).mean()
这行代码是用于计算分类器模型在给定数据集上的交叉验证准确率的平均值。其中,参数clf是一个已经训练好的分类器模型,X是输入的数据特征,Y是对应的标签,cv=5表示使用5折交叉验证,即将数据集划分成5份,每次取其中4份作为训练集,剩下1份作为测试集进行模型评估。cross_val_score()函数会返回一个长度为5的数组,分别记录每次交叉验证的准确率,.mean()方法则计算这些准确率的平均值,作为最终的模型准确率。
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