文件名称:
使用sklearn的cross_val_score进行交叉验证实例
开发工具:
文件大小: 134kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-20
详细说明：在构建模型时，调参是极为重要的一个步骤，因为只有选择最佳的参数才能构建一个最优的模型。但是应该如何确定参数的值呢？所以这里记录一下选择参数的方法，以便后期复习以及分享。
（除了贝叶斯优化等方法）其它简单的验证有两种方法：
1、通过经常使用某个模型的经验和高超的数学知识。
2、通过交叉验证的方法，逐个来验证。
很显然我是属于后者所以我需要在这里记录一下
sklearn 的 cross_val_score：
我使用是cross_val_score方法，在sklearn中可以使用这个方法。交叉验证的原理不好表述下面随手画了一个图：
（我都没见过这么丑的图）简单说下，比如上面，我们将数据集分为10折
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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