交叉驗證的原理放在后面，先看函數。 設X是一個9*3的矩陣，即9個樣本，3個特征，y是一個9維列向量，即9個標簽。現在我要進行3折交叉驗證。 執行kFold = KFold(n_splits=3) ：其中KFold是一個類，n_split=3表示，當執行KFold的split函數后，數據集 ...

KFold（n_split, shuffle, random_state） 　　參數：n_splits:要划分的折數 　　　　　shuffle: 每次都進行shuffle，測試集中折數的總和就是訓練集的個數 　　　　　random_state:隨機狀態 from ...

一、交叉驗證的定義 交叉驗證即把得到的樣本數據進行切分，組合為不同的訓練集和測試集，用訓練集來訓練模型，用測試集來評估模型預測的好壞。交叉驗證通過重復使用數據，多次切分可得到多組不同的訓練集和測試集，某次訓練集中的某樣本在下次可能成為測試集中的樣本，即所謂“交叉”。 通常在數據量不大，或者想要 ...

一、交叉驗證 機器學習中常用交叉驗證函數：KFold 和 StratifiedKFold。 方法導入： StratifiedKFold：采用分層划分的方法（分層隨機抽樣思想），驗證集中不同類別占比與原始樣本的比例一致，划分時需傳入標簽特征 KFold：默認隨機划分訓練集、驗證集 ...

K折交叉驗證時使用： KFold（n_split, shuffle, random_state） 　　參數：n_split:要划分的折數 　　　　　shuffle: 每次都進行shuffle，測試集中折數的總和就是訓練集的個數 　　　　　random_state:隨機狀態 ...

一、StratifiedKFold及KFold主要區別及函數參數KFold交叉采樣：將訓練/測試數據集划分n_splits個互斥子集，每次只用其中一個子集當做測試集，剩下的（n_splits-1）作為訓練集，進行n_splits次實驗並得到n_splits個結果。注：對於不能均等分的數據集，前 ...

StratifiedKFold用法類似Kfold，但是他是分層采樣，確保訓練集，測試集中各類別樣本的比例與原始數據集中相同。 ...

模型評價的目的：通過模型評價，我們知道當前訓練模型的好壞，泛化能力如何？從而知道是否可以應用在解決問題上，如果不行，那又是哪里出了問題？ train_test_split 在分類問題中， ...