巢狀交叉驗證(nested cross validation)選擇演算法（外迴圈通過k折等進行引數優化，內迴圈使用交叉驗證），對特定資料集進行模型選擇。varma和simon在**bias in error estimation when using cross-validation for model selection中指出使用巢狀交叉驗證得到的測試集誤差幾乎就是真實誤差。
巢狀交叉驗證外部有乙個k折交叉驗證將資料分為訓練集和測試集，內部交叉驗證用於選擇模型演算法，其中就是外部使用cross_val_score，內部使用 gridsearchcv調參
下圖演示了乙個5折外層交叉沿則和2折內部交叉驗證組成的巢狀交叉驗證，也被稱為5*2交叉驗證：
自帶資料集
from sklearn.model_selection import train_test_split,cross_val_score #
劃分資料 交叉驗證
import
matplotlib.pyplot as plt
iris = datasets.load_iris() #
載入sklearn自帶的資料集
x = iris.data #
這是資料
y = iris.target #
這是每個資料所對應的標籤
gs = gridsearchcv(estimator=decisiontreeclassifier(random_state=0),
param_grid=,
scoring='
accuracy',
cv=2)
scores = cross_val_score(gs, x, y, scoring='
accuracy
', cv=5)
print('
cv accuracy: %.3f +/- %.3f
' % (np.mean(scores), np.std(scores)))
cv accuracy: 0.967 +/- 0.030
scikit learning 交叉驗證
import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.cross validation import train test split from sklearn.neighbors import kneighborsclassifi...
交叉驗證（cross validation）
交叉驗證是資料分析時模型選擇的方法之一，將資料集分為三份，分別為訓練集 training set 驗證集 valication set 和測試集 test set 分別功能為訓練模型，選擇模型和對學習方法的評估。其演算法的思想為重複的使用資料，使得模型的精度越來越高。交叉驗證的方法有以下三種 1.簡...
交叉驗證（Cross validation
交叉驗證 cross validation 交叉驗證用於防止模型過於複雜而引起的過擬合 作用 如何交叉驗證 我這裡主要介紹k交叉驗證 1 將資料集分成k份 2 對於每乙個模型 拿多項式回歸舉例，m 2為乙個模型，m 3為乙個模型。我們主要就是尋找最好的m for j 1,2,k 將除第j份的所有資料...