机器学习- Sklearn (交叉验证和Pipeline)
前面一节咱们已经介绍了决策树的原理已经在sklearn中的应用。那么这里还有两个数据处理和sklearn应用中的小知识点咱们还没有讲，但是在实践中却会经常要用到的，那就是交叉验证cross_validation和Pipeline。cross_validation是保证了咱们的模型不受数据分布的影响 ...
原文：机器学习笔记：sklearn交叉验证之KFold与StratifiedKFold
一 交叉验证 机器学习中常用交叉验证函数：KFold 和 StratifiedKFold。 方法导入： StratifiedKFold：采用分层划分的方法 分层随机抽样思想 ，验证集中不同类别占比与原始样本的比例一致，划分时需传入标签特征 KFold：默认随机划分训练集 验证集 二 KFold交叉验证 .使用语法 .实操 get n splits 返回折数 split 切分 三 Stratifie ...
2022-03-01 00:08 0 1415 推荐指数：
相关推荐
StratifiedKFold和KFold的区别（几种常见的交叉验证）
减少过拟合的时候用到。 二、几种常用的交叉验证对比 1.sklearn.train_split_t ...
Python-sklearn包中StratifiedKFold和KFold生成交叉验证数据集的区别
一、StratifiedKFold及KFold主要区别及函数参数KFold交叉采样：将训练/测试数据集划分n_splits个互斥子集，每次只用其中一个子集当做测试集，剩下的（n_splits-1）作为训练集，进行n_splits次实验并得到n_splits个结果。注：对于不能均等分的数据集，前 ...
KFold，StratifiedKFold k折交叉切分
StratifiedKFold用法类似Kfold，但是他是分层采样，确保训练集，测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。 ...
Python中的sklearn--KFold与StratifiedKFold
KFold划分数据集的原理：根据n_split直接进行划分 StratifiedKFold划分数据集的原理：划分后的训练集和验证集中类别分布尽量和原数据集一样 ...
机器学习sklearn（二十二）： 模型评估（二）交叉验证：评估估算器的表现（二）计算交叉验证的指标
计算交叉验证的指标 使用交叉验证最简单的方法是在估计器和数据集上调用 cross_val_score 辅助函数。 下面的示例展示了如何通过分割数据，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 ...
sklearn的K折交叉验证函数KFold使用
K折交叉验证时使用： KFold（n_split, shuffle, random_state） 参数：n_split:要划分的折数 shuffle: 每次都进行shuffle，测试集中折数的总和就是训练集的个数 random_state:随机状态 ...
KFold交叉验证方式
...