使用交叉检验最简单的方法是在估计器上调用cross_val_score函数。 下面示例展示如何通过分割数据，拟合模型和计算连续5次的分数（每次不同分割）来估计linear Kernel支持向量机在iris数据集上的精度： 评分估计的平均得分和95%置信区间由此给出 ...

参数 estimator：数据对象 X：数据 y：预测数据 soring：调用的方法cv：交叉验证生成器或可迭代的次数 n_jobs：同时工作的cpu个数（-1代表全部）verbose：详细程度fit_params：传递给估计器的拟合方法的参数pre_dispatch：控制并行执行 ...

因为sklearn cross_val_score 交叉验证，这个函数没有洗牌功能，添加K 折交叉验证，可以用来选择模型，也可以用来选择特征 sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator, X, y=None, groups=None ...

在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，通常使用sklearn.cross_validation里的train_test_split模块用来分割数据。 cross_validation已经弃用，现在改为从 sklearn.model_selection 中调用 ...

sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 一般形式： train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata，形式为： X_train,X_test ...

train_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集，并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签。 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train ...

在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，通常使用sklearn.cross_validation里的train_test_split模块用来分割数据。 cross_validation已经弃用，现在改为从 sklearn.model_selection 中调用 ...

train_test_split 数据切分 格式： X_train,X_test, y_train, y_test =cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.3, random_state ...