一、简介 在用机器学习训练模型的时候，会将数据集D划分成训练集和测试集，因为如果在相同的数据上训练并测试无法评估模型的效果，常用的划分方法有K折交叉验证、p次k折交叉验证、留出法、留一法、留P法、随机分配、自助法等。另外，在训练模型的时候，经常需要进行调参，当我们有一堆参数的时候，也可以用类似的较差验证的方式依次使用不同的参数建模，最后选择最好的一个参数。在sklearn中要实现主要用sklea
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2023-08-18 15:02:30
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1 sklearn.model_selection.train_test_split()将数据集划分为训练集train和测试集test，再调用score方法在test数据集中评估,默认train : test = 3:1。缺点是数据集只划分一次，具有偶然性. 链接: 文档.示例：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from
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2023-08-10 14:44:49
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交叉验证：评估模型的表现如果我们训练出的模型只在训练集上表现极好，但在未知的数据上效果很差，说明出现了过拟合，为了避免这种现象的出现，我们需要验证集来评估我们的模型。当我们在训练集上训练好一个模型后，现在验证集上对模型进行，如果验证集上的效果比较好时，再到测试集上就行最后的评估。但是单纯的将数据集分为三部分，会大大减少模型学习的数据量（因为有时数据是很难获取的，数目可能会比较少），并且最后模型的效
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2023-08-11 13:41:50
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使用 sklearn 进行交叉验证目录模型评估方法留出法：交叉验证：运用交叉验证进行数据集划分
KFold 方法 k 折交叉验证RepeatedKFold p 次 k 折交叉验证LeaveOneOut 留一法LeavePOut 留 P 法ShuffleSplit 随机分配其它特殊情况的数据划分方法运用交叉验证进行模型评估
cross_value_scorecross_validatecro
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2023-09-14 22:23:46
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交叉验证的原理放在后面，先看函数。设X是一个9*3的矩阵，即9个样本，3个特征，y是一个9维列向量，即9个标签。现在我要进行3折交叉验证。执行kFold = KFold(n_splits=3) ：其中KFold是一个类，n_split=3表示，当执行KFold的split函数后，数据集被分成三份，两份训练集和一份验证集。执行index = kFold.split(X=X)：index是
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2024-03-21 22:33:21
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学习预测函数的参数，并在相同数据集上进行测试是一种错误的做法: 一个仅给出测试用例标签的模型将会获得极高的分数，
原创
2022-11-02 09:42:21
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文章目录模型评估方法1.留出法：2.交叉验证：2.1 运用交叉验证进行数据集划分KFold方法 k折交叉验证RepeatedKFold p次k折交叉验证LeaveOneOut 留一法LeavePOut 留P法ShuffleSplit 随机分配其它特殊情况的数据划分方法2.2 运用交叉验证进行模型评估cros
原创
2022-02-23 17:12:12
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文章目录模型评估方法1.留出法：2.交叉验证：2.1 运用交叉验证进行数据集划分KFold方法 k折交叉验证RepeatedKFold p次k折交叉验证LeaveOneOut 留一法LeavePOut
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2021-06-18 16:36:47
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文章目录1.前言2.非交叉验证实验3.交叉验证实验4.准确率与平方误差4.1.准确率实验4.2.均方误差实验5.Learning curve 检查过拟合5.1.加载必要模块5.2.加载数据5.3.调用learning_curve5.4.learning_curve可视化6.validation_curve 检查过拟合 1.前言Sklearn 中的 Cross Validation (交叉验证)对
sklearn中的交叉验证（Cross-Validation） sklearn是利用python进行机器学习中一个非常全面和好用的第三方库，用过的都说好。今天主要记录一下sklearn中关于交叉验证的各种用法，主要是对sklearn官方文档 Cross-validation: evaluating
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2018-11-03 17:52:00
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基本使用参数不冲突参数不冲突时，直接用一个字典传递参数和要对应的候选值给GridSearchCV即可我这里的参数冲突指的是类似下面这种情况：① 参数取值受限：参数a='a'时，参数b只能取'b'，参数a='A'时，参数b能取'b'或'B'② 参数互斥：参数 a 或 b 二者只能选一个from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVC
f
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2023-09-06 20:51:08
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1. 交叉验证概述 进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型，对于监督学习而言，我们希望模型对于未知数据的泛化能力强，所以就需要模型验证这一过程来体现不同的模型对于未知数据的表现效果。 最先我们用训练准确度（用全部数据进行训练和测试）来衡量模型的表现，这种方法会导致模型过拟合；为了解决这一
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2018-07-02 21:43:00
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# 使用Python和Scikit-Learn进行鸢尾花数据的交叉验证
## 一、引言
在机器学习中，交叉验证是一种评估模型性能的重要技术。鸢尾花（Iris）数据集是机器学习的经典数据集之一，常用于分类问题的练习。本篇文章将指导您通过Python和Scikit-Learn库实现鸢尾花数据集的交叉验证。
## 二、流程概述
以下是实现鸢尾花数据集交叉验证的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-03 04:48:56
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sklearn中的交叉验证 1、交叉验证的思想 把某种意义下将原始数据（dataset）进行分组，一部分作为训练集（train set），另一部分作为验证集（validation set or test set），首先用训练集对分类器进行训练，再利用验证集来测试训练得到的模型（model），以此来作为评价分类器的性能指标。 2、使用交叉验证法的理由-交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模
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2024-04-11 10:14:56
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5.1 学习目标学习集成学习方法以及交叉验证情况下的模型集成 学会使用深度学习模型的集成学习5.2 集成学习方法在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度，常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting，同时这些集成学习方法与具体验证集划分联系紧密。由于深度学习模型一般需要较长的训练周期，如果硬件设备不允许建议选取留出法，如果需要追求精度可以使用交叉验证的方法。下面
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2024-06-18 14:18:54
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交叉验证概述进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型，对于监督学习而言，我们希望模型对于未知数据的泛化能力强，所以就需要模型验证这一过程来体现不同的模型对于未知数据的表现效果。最先我们用训练准确度（用全部数据进行训练和测试）来衡量模型的表现，这种方法会导致模型过拟合；为了解决这一问题，我们将所有数据分成训练集和测试集两部分，我们用训练集进行模型训练，得到的模型再用测试集来衡量模型的预测表
首先调入库：from sklearn.model_selection import train_test_splittrain_test_sp
原创
2022-06-15 15:41:45
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1、逻辑回归的损失函数逻辑回归一般是处理分类问题，线性回归一般是处理回归问题。（逻辑回归可理解为二分类任务） 线性回归的损失函数是平方损失。逻辑回归如果用平方误差作为损失函数，那么损失函数一般不是凸约束的，所以用交叉熵损失函数，定义如下： 其中：(xy)ϵD 是包含很多有标签样本 (x,y) 的数据集。 “y”是有标签样本中的标签。由于这是逻辑回归，因此“y”的每个值必须是 0 或 1。 “y’”
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2024-04-12 15:43:15
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使用sklearn实现交叉验证1.交叉验证如果我们使用模型在一个数据集上面进行测试
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2023-01-17 08:45:18
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逻辑回归1 概述1.1 名为“回归”的分类器优点：1.3 sklearn中的逻辑回归逻辑回归相关的类 说明其他会涉及的类 说明2.1 二元逻辑回归的损失函数penalty2.2 正则化：重要参数penalty & C2.2 梯度下降：重要参数max_iter 1 概述1.1 名为“回归”的分类器回归树，随机森林的回归，无一例外他们都是区别于分类算法们，用来处理和预测连续型标签的算法。然而
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2023-09-27 21:31:02
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