Sklearn中交叉驗證 KFold

2022-06-12 15:09:11 字數 813 閱讀 7591

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過擬合的情況出現,即訓練資料能夠很好地匹配訓練資料,但對於訓練資料之外的資料效果非常差。驗證集不參與訓練,可以客觀地評價模型對於訓練集之外的資料的匹配度。

交叉驗證經常用於資料的驗證,原理是將資料分為 n 組,每組資料都要作為一次驗證集進行一次驗證,而其餘的 n-1 組資料作為訓練集。這樣一共要迴圈 n 次,驗證 n 次,得到 n 個模型,這 n 個模型得到的 n 個誤差計算均值,得到交叉驗證誤差。

from sklearn.model_selection import kfold

將訓練集分為 n 份,n份資料,每乙份都要作為作為一次驗證集來驗證訓練的結果,一共 n 次迴圈,其餘n-1份資料作為訓練集進行訓練。

表示是否打亂資料的順序 ,bool 型別。

同乙個數字保證每次迴圈都是分成同樣的份。

kf = kfold(n_splits=3, shuffle=false, random_state=none)

返回 train_index, test_index,訓練集的索引,驗證集的索引

for train_index, test_index in kf.split(titanic):

"""

sklearn筆記三 交叉驗證

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 ...

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...