cross_val_score
时间: 2024-06-09 10:10:32 浏览: 11
`cross_val_score`是scikit-learn库中的一个函数,用于评估模型的性能。它使用交叉验证来计算模型的准确性。交叉验证是一种将数据集分成许多互不重叠的子集,然后在每个子集上运行模型并对模型的性能进行评估的技术。通常,我们将数据集分成K个子集,然后对每个子集进行评估,每次评估使用其中的一个子集作为验证集,其余的子集作为训练集。这样可以避免过拟合,同时还可以让我们更好地评估模型的性能。
`cross_val_score`函数需要一个模型对象、数据集和评估指标作为输入,并返回一个数组,其中包含每个交叉验证迭代的得分。例如,以下代码使用`cross_val_score`函数评估了一个支持向量机模型在iris数据集上的性能:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.svm import SVC
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
svm = SVC(kernel='linear', C=1, random_state=42)
scores = cross_val_score(svm, X, y, cv=5, scoring='accuracy')
print(scores)
```
输出为:
```
[0.96666667 1. 0.96666667 0.96666667 1. ]
```
这意味着模型在每个交叉验证迭代中都获得了很高的得分。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![xlsx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083732.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![xlsx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083732.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)