cvscore = cross_val_score(model,x,y,cv=cv,scoring=’r2‘)是什么意思

时间: 2023-02-12 19:51:36 浏览: 208
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使用sklearn的cross_val_score进行交叉验证实例

cvscore = cross_val_score(model,x,y,cv=cv,scoring='r2') 意思是使用交叉验证(cv)来评估模型(model)在特征(x)和目标(y)上的R平方(R-squared)得分。
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scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring=r2_scorer) 在这个例子中，make_scorer() 将 r2_score 转换为适合 cross_val_score 的格式。cv 参数指定了交叉验证的折数，模型（model）和...

采用cross_val_score函数补齐scores表达式

scores = cross_val_score(lr, X, y, cv=5, scoring='r2') print(scores) 在上面的例子中，我们使用cross_val_score函数计算了一个线性回归模型的R²得分。cross_val_score函数的第一个参数是我们要评估的...

机器学习算法目标变量为连续变量时，使用scoring='neg_mean_squared_error'报错ValueError: Unknown label type: 'continuous'

这个错误是因为 scoring=...scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring=r2_scorer) print('r2 scores:', scores) 以上示例代码演示了如何使用不同的评分函数进行交叉验证，并输出每个评分函数的结果。
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scores = cross_val_score(model, X, y, cv=kfold, scoring='precision') 上述代码中使用了精确率作为评估指标。你可以根据具体问题的需求选择适合的评估指标进行交叉验证和模型性能评估。

kfold = KFold(n_splits=10, random_state=42, shuffle=True) cv_results = cross_val_score(pipeline,X_train, Y_train, cv=kfold, scoring='mean_squared_error')#交叉验证得分,默认为r2,ValueError: 'mean_squared_error' is not a valid scoring value. Use sorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys()) to get valid options.

cv_results = cross_val_score(pipeline, X_train, Y_train, cv=kfold, scoring=mse_scorer) # 输出交叉验证结果 print("MSE Scores:", cv_results) print("Average MSE:", np.mean(cv_results)) 通过使用 ...

解释代码num_folds = 10 seed = 7 scoring = 'r2' # 评估算法 - baseline models = {} models['LR'] = LinearRegression() models['LASSO'] = Lasso() models['EN'] = ElasticNet() models['KNN'] = KNeighborsRegressor() models['CART'] = DecisionTreeRegressor() models['SVM'] = SVR() models['BR']=linear_model.BayesianRidge() models['RFR']=RandomForestRegressor() models['ETR']=ExtraTreesRegressor() # 评估算法 results = [] for key in models: kfold = KFold(n_splits=num_folds, random_state=seed,shuffle=True) cv_result = cross_val_score(models[key], X_train, Y_train, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_result) print('%s: %f (%f)' % (key, cv_result.mean(), cv_result.std())) #评估算法 - 箱线图 fig = pyplot.figure() fig.suptitle('Algorithm Comparison') ax = fig.add_subplot(111) pyplot.boxplot(results) ax.set_xticklabels(models.keys()) pyplot.show()

首先，定义了一些参数：num_folds表示将数据集分成几个部分进行交叉验证，seed表示随机数种子，scoring表示评估算法的方法，这里使用的是r2评分。接着，定义了几个基准模型，包括线性回归、LASSO、弹性网络、KNN、...

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r2_scores = cross_val_score(lr, X, y, cv=5, scoring='r2', error_score='raise') # 输出均方误差和R平方的平均值和标准差 print('Mean MSE: {:.2f} (+/- {:.2f})'.format(np.mean(mse_scores), np.std(mse_...

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scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error', error_score='raise') # 输出均方误差 print('均方误差:', -np.mean(scores)) # 输出R平方 y_pred = model.fit(X, y).predict(X)...

这些指标的代码是什么

cv_scores = cross_val_score(model, X, y, scoring='neg_mean_squared_error', cv=5) # 使用负值是因为默认是减去真实值和预测值的差的平方 mean_cv_score = np.mean(cv_scores) 这里的model是你训练好的决策...
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