wine=load_wine() svc=SVC(kernel='linear') scores=cross_val_score(svc,wine.data,wine.target,cv=5) print("="*30) print("交叉验证得分集合:{}".format(scores)) print("="*30)取小数点后两位数
时间: 2024-02-20 12:57:46 浏览: 22
交叉验证得分集合:[0.94444444 0.97222222 1. 0.97142857 1. ]
可以使用以下代码取小数点后两位数并输出:
```
scores_rounded = [round(score, 2) for score in scores]
print("="*30)
print("交叉验证得分集合:{}".format(scores_rounded))
print("="*30)
```
输出结果为:
```
==============================
交叉验证得分集合:[0.94, 0.97, 1.0, 0.97, 1.0]
==============================
```
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。
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
这是使用交叉验证评估模型性能的代码。`cross_val_score` 是 scikit-learn 中的一个函数,它可以计算给定模型在指定数据集上的交叉验证得分。
参数解释:
- `model`:要评估的模型。
- `X`:输入特征数据。
- `y`:目标变量数据。
- `cv`:交叉验证的折数。
`cross_val_score` 函数将数据集分为 `cv` 个折,然后对每个折进行如下操作:
1. 将其中一个折作为测试集,其余折作为训练集。
2. 使用模型在训练集上进行训练。
3. 使用训练好的模型在测试集上进行预测,并计算得分。
4. 重复以上步骤,直到每个折都充当过一次测试集。
最后,`cross_val_score` 函数返回每个折的得分,你可以用这些得分来评估模型的性能。
在你提供的代码中,`scores` 是一个包含了5个得分值的数组,表示使用随机森林模型在输入特征数据 `X` 和目标变量数据 `y` 上进行5折交叉验证的得分结果。
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