普通：train資料和test資料隨機劃分一次用train擬合出模型 用test去驗證模型的score
交叉驗證：多分幾次train資料和test資料分別這用模型驗證這幾次的score
# 交叉驗證
from sklearn.model_selection import cross_val_score
knn =
kneighborsclassifier
(n_neighbors=5)
scores =
cross_val_score
(knn, x, y, cv=
5, scoring=
'accuracy'
)#cv=
55次驗證
利用knn分組 想看分成幾組 模型score最好
k_range =
range(1
,31)k_scores =
for k in k_range:
knn =
kneighborsclassifier
(n_neighbors=k)
scores =
cross_val_score
(knn, x, y, cv=
10, scoring=
'accuracy'
) # 適用於分類 模型的準確度
用回歸的話 比較模型的誤差 越小越好
引數gamma=0.01確定時，隨著樣本量增加 誤差（train誤差和test誤差）的變化
from sklearn.model_selection import learning_curve
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.svm import svc
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
digits =
load_digits()
x = digits.data
y = digits.target
#10次驗證 求出模型的 train誤差 test誤差
隨著樣本增加，模型能更好的**train資料，所以train誤差會一直降低；但是可能由於過度擬合，用test資料來測試這個模型，test誤差不會一直降低。
每個引數 對應乙個 train誤差和test誤差
調參 選擇乙個最好的引數（train誤差和test誤差都小）
from sklearn.model_selection import validation_curve#和3中不同
param_range = np.
logspace(-
6,-2.3,5
)#在-
6到-2.3中取5個值
#param_name=
'引數名字' param_range=引數範圍
Sklearn中交叉驗證 KFold
在機器學習建模過程中，將資料分為訓練集和測試集。測試集合訓練集是完全分開的兩個資料集，完全不參與訓練，只是用於模型最終確定後，來測試模型的效果。而訓練集又要分出一部分資料用來驗證模型的訓練效果，即驗證集。驗證集在每次訓練集訓練結束後，對模型的效果進行初步地測試。之所以要設定驗證集，是因為訓練資料會有...
sklearn交叉驗證 老魚學sklearn
交叉驗證 cross validation 有時亦稱迴圈估計，是一種統計學上將資料樣本切割成較小子集的實用方法。於是可以先在乙個子集上做分析，而其它子集則用來做後續對此分析的確認及驗證。一開始的子集被稱為訓練集。而其它的子集則被稱為驗證集或測試集。交叉驗證是一種評估統計分析 機器學習演算法對獨立於訓...
k折交叉驗證的keras和sklearn版本通吃
交叉驗證 cross validation 主要用於建模應用中，例如pcr pls 回歸建模中。在給定的建模樣本中，拿出大部分樣本進行建模型，留小部分樣本用剛建立的模型進行預報，並求這小部分樣本的預報誤差，記錄它們的平方加和。而我們常用的就是k折交叉驗證。k折就是講資料集切分成k小塊，驗證集和測試集...