前面一節咱們已經介紹了決策樹的原理已經在sklearn中的應用。那么這里還有兩個數據處理和sklearn應用中的小知識點咱們還沒有講,但是在實踐中卻會經常要用到的,那就是交叉驗證cross_validation和Pipeline。cross_validation是保證了咱們的模型不受數據分布的影響 ...
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 二 KFold交叉驗證 .使用語法 .實操 get n splits 返回折數 split 切分 三 Stratifie ...
2022-03-01 00:08 0 1415 推薦指數:
前面一節咱們已經介紹了決策樹的原理已經在sklearn中的應用。那么這里還有兩個數據處理和sklearn應用中的小知識點咱們還沒有講,但是在實踐中卻會經常要用到的,那就是交叉驗證cross_validation和Pipeline。cross_validation是保證了咱們的模型不受數據分布的影響 ...
減少過擬合的時候用到。 二、幾種常用的交叉驗證對比 1.sklearn.train_split_t ...
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。 ...
KFold划分數據集的原理:根據n_split直接進行划分 StratifiedKFold划分數據集的原理:划分后的訓練集和驗證集中類別分布盡量和原數據集一樣 ...
計算交叉驗證的指標 使用交叉驗證最簡單的方法是在估計器和數據集上調用 cross_val_score 輔助函數。 下面的示例展示了如何通過分割數據,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 ...
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 ...
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