model_selection.kfold
时间: 2023-05-02 08:04:31 浏览: 35
b'model_selection.kfold'指的是scikit-learn中的交叉验证(cross-validation)技术中的一种,它将数据集分成k个近似相等的部分(称为折叠),将每个子集交替用于验证模型,其余的k-1部分用于训练模型。最终将k个模型的性能取平均作为模型的性能评估指标。这个函数通常结合其他评估指标一起使用,例如均方误差(mean squared error)或分类准确率(classification accuracy)。
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sklearn.model_selection.kfold
sklearn.model_selection.kfold是Scikit-learn中的一个交叉验证函数,用于将数据集分成k个互不相交的子集,其中一个子集作为验证集,其余k-1个子集作为训练集,进行k次训练和验证,最终返回k个模型的评估结果。这个函数可以帮助我们评估模型的性能和泛化能力,避免过拟合和欠拟合的问题。
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import kfold是一个Python库中的函数,用于实现k折交叉验证。k折交叉验证是一种常用的模型评估方法,它将数据集分成k个子集,然后进行k次训练和测试,每次使用一个子集作为测试集,其余子集作为训练集。最终,将k次测试结果的平均值作为模型的性能指标。这个函数可以帮助我们更方便地实现k折交叉验证,提高模型的准确性和泛化能力。