cross_val_score中的neg_mean_absolute_error
时间: 2023-10-30 21:05:17 浏览: 34
cross_val_score中的neg_mean_absolute_error是指使用K折交叉验证计算模型的平均绝对误差(MAE)的相反数。在K折交叉验证中,将数据集分成K份,依次使用其中的K-1份作为训练集,剩余的1份作为验证集,计算模型在验证集上的MAE。重复K次这个过程,将K个MAE求平均值作为模型的性能指标,因为MAE越小模型的性能越好,所以在计算过程中取相反数得到neg_mean_absolute_error。
相关问题
cross_val_score中scoring可以有哪些
在sklearn中,cross_val_score()函数中的scoring参数可以接受多种不同的评分指标。具体来说,可以使用以下常见评分指标:
1. 回归问题:
- 'explained_variance':解释方差得分
- 'neg_mean_absolute_error':负平均绝对误差
- 'neg_mean_squared_error':负平均平方误差
- 'neg_mean_squared_log_error':负平均对数误差
- 'neg_median_absolute_error':负中位数绝对误差
- 'r2':R^2得分
2. 分类问题:
- 'accuracy':准确率
- 'balanced_accuracy':平衡准确率
- 'f1':F1得分
- 'f1_macro':宏平均F1得分
- 'f1_micro':微平均F1得分
- 'f1_weighted':加权平均F1得分
- 'precision':精确率
- 'recall':召回率
- 'roc_auc':ROC曲线下面积得分
除此之外,也可以使用自定义的评分函数作为scoring参数。
cross_val_score怎么用
cross_val_score是scikit-learn中的一个函数,用于评估模型的性能。它可以帮助我们在训练数据集上进行交叉验证,并返回每个折叠的得分。使用cross_val_score的步骤如下:
1. 导入需要的库和模型
2. 加载数据集
3. 定义模型
4. 使用cross_val_score函数进行交叉验证,并指定需要评估的指标和折叠数量
例如,以下是使用cross_val_score评估一个线性回归模型的代码:
```python
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
# 加载数据集
boston = load_boston()
# 定义模型
model = LinearRegression()
# 使用cross_val_score进行交叉验证
scores = cross_val_score(model, boston.data, boston.target, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
# 输出每个折叠的得分
print(scores)
```
在这个例子中,我们使用了load_boston函数加载了一个波士顿房价数据集,然后定义了一个线性回归模型。接着,我们使用cross_val_score函数对模型进行了交叉验证,并指定了折叠数量为5,评估指标为均方误差的负数。最后,我们输出了每个折叠的得分。