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  • 如何调用sklearn模块做交叉验证

    终于搞明白了如何用sklearn做交叉验证!!!

    一般在建立完模型之后,我们要预测模型的好坏,为了试验的可靠性(排除一次测试的偶然性)我们要进行多次测试验证,这时就要用交叉验证。

    sklearn中的sklearn.cross_validation.cross_val_score函数已经帮我们做好了。

    直接调用就可以了。

    无论是做回归还是做分类,都可以用这个函数。

    具体用法:

    from sklearn.cross_validation import cross_val_score

    metric = cross_val_score(clf,X,y,cv=5,scoring=' ').mean()

    clf是分类器

    其中scoring可以是:

    ['accuracy', 'adjusted_rand_score', 'average_precision', 'f1', 'f1_macro', 'f1_micro', 'f1_samples', 'f1_weighted', 'log_loss', 'mean_absolute_error', 'mean_squared_error', 'median_absolute_error', 'precision', 'precision_macro', 'precision_micro', 'precision_samples', 'precision_weighted', 'r2', 'recall', 'recall_macro', 'recall_micro', 'recall_samples', 'recall_weighted', 'roc_auc']

    就这么简单!

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