首先将数据分成训练(80%)和测试集(20%)。接下来,通过进一步将训练数据重复分成80%训练集和20%验证集进行五重交叉验证,以确定最佳超参数设置,进而使用最佳超参数在完整的训练数据上训练模型,并在测试集上测试训练后的模型。如何用代码实现五次
时间: 2024-03-06 09:49:47 浏览: 31
交叉验证呢?
可以使用Python中的Scikit-learn库来实现五次交叉验证。
具体步骤如下:
1. 将数据集分成训练集和测试集(这里假设数据已经被处理成X和y两个数组):
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
```
2. 将训练集分成五份,每份的大小为训练集大小的80%:
```
from sklearn.model_selection import KFold
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True)
splits = kf.split(X_train)
```
3. 在每个训练集的子集上进行训练,并在验证集上评估模型的性能:
```
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf', 'poly']}
best_params = []
for train_idx, val_idx in splits:
X_train_fold = X_train[train_idx]
y_train_fold = y_train[train_idx]
X_val_fold = X_train[val_idx]
y_val_fold = y_train[val_idx]
grid_search = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=3)
grid_search.fit(X_train_fold, y_train_fold)
best_params.append(grid_search.best_params_)
val_score = grid_search.score(X_val_fold, y_val_fold)
print('Validation score:', val_score)
```
4. 使用最佳超参数在完整的训练数据上进行训练,并在测试集上测试模型的性能:
```
best_param = # 从best_params中选择最好的参数
clf = SVC(**best_param)
clf.fit(X_train, y_train)
test_score = clf.score(X_test, y_test)
print('Test score:', test_score)
```
这样就完成了五次交叉验证和测试集性能评估的过程。
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