基本原理
交叉驗證是用來觀察模型的穩定性的一種方法，我們將資料劃分為n份，依次使用其中乙份作為測試集，其他n-1份作為訓練集，多次計算模型的精確性來評估模型的平均準確程度。訓練集和測試集的劃分會干擾模型的結果，因此用交叉驗證n次的結果求出的平均值，是對模型效果的乙個更好的度量。
實現**及注釋
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.tree import decisiontreeregressor
# 利用datasets中的波士頓房價資料集。
boston = load_boston(
)# 例項化乙個樹，與分類樹類似。
regressor = decisiontreeregressor(random_state=0)
# 進行交叉驗證。
# regressor模型評估器，可以是任何例項化過後的演算法模型。
# boston.data資料集，不需要劃分訓練集與測試集，完整的資料集。
# boston_target 標籤集
# cv = 10 交叉驗證十次，通常為5 ，預設為5
# scoring返回衡量模型的結果，預設為r平方，neg_mean_squared_error為負均方誤差
result = cross_val_score(regressor,
boston.data,
boston.target,
cv=10,
scoring =
"neg_mean_squared_error"
)print
("交叉驗證結果(負均方誤差)："
,result)
雖然均方誤差永遠為正，但是sklearn當中使用均方誤差作為評判標準時，卻是計算」負均方誤差「（neg_mean_squared_error）。這是因為sklearn在計算模型評估指標的時候，會考慮指標本身的性質，均方誤差本身是一種誤差，所以被sklearn劃分為模型的一種損失(loss)，因此在sklearn當中，都以負數表示。真正的均方誤差mse的數值，其實就是neg_mean_squared_error去掉負號的數字。
林軒田 15 驗證法
驗證資料的選擇 validation set dval 留1法做交叉驗證 k fold 交叉驗證 其他資料 演演算法選方面選擇 pla,pocket,linear regression,logistic regression iteration的次數 100,1000 每步大小 1,0.01 特徵t...
通俗易懂徹底理解十倍交叉驗證法
將所有資料分為十份，然後將每乙份作為驗證集，其他作為訓練集來進行訓練和驗證。在這一過程中，保持超引數一致，然後取10個模型的平均訓練loss和平均驗證loss，來衡量超引數的好壞。最後取得乙個滿意的超引數以後，使用全部資料作為訓練集，用該超引數訓練獲得1個模型。為了降低由於訓練集和驗證集單次劃分而導...
簡述什麼是交叉驗證法 統計學簡答題參考1 0
第三章 聚類分析 聚類分析的基本思想和功能是什麼？聚類分析的核心思想是根據具體的指標 變數 對所研究的個體或者物件進行分類，使得同一類 中的物件之間的相似性比其他類的物件的相似性更強。聚類分析不僅可以用來對樣品進行分類，也可以用來對變數進行分類。對樣品的分類常稱為 q型聚類分析，對變數的分類常稱為 ...