交叉检验怎么做代码实现一下
时间: 2023-05-27 14:01:04 浏览: 64
以下是使用Python实现10折交叉验证的示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 定义SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
# 定义10折交叉验证
kf = KFold(n_splits=10)
# 逐个折进行训练和测试
for train_index, test_index in kf.split(X):
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
clf.fit(X_train, y_train)
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))
```
这段代码中,我们使用了Scikit-learn库中的KFold函数来进行10折交叉验证,然后用SVM分类器对每一折进行训练和测试,并输出准确率。关于KFold函数的参数和用法可以参考官方文档。
相关问题
怎么做交叉验证,修改一下代码
可以使用sklearn中的交叉验证函数cross_val_score来实现交叉验证。修改后的代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
# 读取医学病历文本数据
data = pd.read_csv('medicaldata.csv', encoding='utf-8')
X = data['text']
y = data['label']
# 对文本进行分词和预处理
def cut_text(text):
words = jieba.cut(text, cut_all=False)
return ' '.join(words)
X = X.apply(cut_text)
# 将文本转换为词袋模型
vectorizer = CountVectorizer()
X_vec = vectorizer.fit_transform(X)
# 使用TF-IDF对文本向量进行加权
tfidf = TfidfTransformer()
X_tfidf = tfidf.fit_transform(X_vec)
# 使用交叉验证进行模型评估
clf = MultinomialNB()
scores = cross_val_score(clf, X_tfidf, y, cv=5) # cv=5表示使用5折交叉验证
print('Cross-validation scores:', scores)
print('Average score:', np.mean(scores))
```
以上代码中,使用了交叉验证函数cross_val_score,将数据集X_tfidf和y作为参数传入,同时使用cv=5表示使用5折交叉验证。最后输出了交叉验证得分和平均得分。
支持向量机做k折交叉验证的代码
以下是使用Python中的scikit-learn库实现SVM进行k折交叉验证的代码:
```python
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.svm import SVC
import numpy as np
# 加载数据
X = np.load('data.npy')
y = np.load('labels.npy')
# 创建支持向量机模型
svm = SVC(kernel='linear', C=1)
# 进行k折交叉验证
scores = cross_val_score(svm, X, y, cv=10)
# 打印每次验证的得分和平均得分
print("每次验证得分: ", scores)
print("平均得分: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))
```
在上面的代码中,我们首先加载数据集,然后创建支持向量机模型。接下来,使用`cross_val_score`函数进行k折交叉验证,其中`cv`参数指定了折数。最后,计算每次验证的得分和平均得分,并将其打印出来。请注意,上面的代码仅使用线性核函数和C=1进行了示例。在实际应用中,您可能需要尝试不同的内核和C值来找到最佳的超参数组合。
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