使用交叉檢驗最簡單的方法是在估計器上調用cross_val_score函數。 下面示例展示如何通過分割數據，擬合模型和計算連續5次的分數（每次不同分割）來估計linear Kernel支持向量機在iris數據集上的精度： 評分估計的平均得分和95%置信區間由此給出 ...

參數 estimator：數據對象 X：數據 y：預測數據 soring：調用的方法cv：交叉驗證生成器或可迭代的次數 n_jobs：同時工作的cpu個數（-1代表全部）verbose：詳細程度fit_params：傳遞給估計器的擬合方法的參數pre_dispatch：控制並行執行 ...

因為sklearn cross_val_score 交叉驗證，這個函數沒有洗牌功能，添加K 折交叉驗證，可以用來選擇模型，也可以用來選擇特征 sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator, X, y=None, groups=None ...

在機器學習中，我們通常將原始數據按照比例分割為“測試集”和“訓練集”，通常使用sklearn.cross_validation里的train_test_split模塊用來分割數據。 cross_validation已經棄用，現在改為從 sklearn.model_selection 中調用 ...

sklearn.model_selection.train_test_split隨機划分訓練集和測試集 一般形式： train_test_split是交叉驗證中常用的函數，功能是從樣本中隨機的按比例選取train data和testdata，形式為： X_train,X_test ...

train_test_split函數用於將矩陣隨機划分為訓練子集和測試子集，並返回划分好的訓練集測試集樣本和訓練集測試集標簽。 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train ...

在機器學習中，我們通常將原始數據按照比例分割為“測試集”和“訓練集”，通常使用sklearn.cross_validation里的train_test_split模塊用來分割數據。 cross_validation已經棄用，現在改為從 sklearn.model_selection 中調用 ...

train_test_split 數據切分 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 ...