首页 > TAG信息列表 > kfold
5个常见的交叉验证技术介绍和可视化
现在的训练可能很少用到交叉验证（cross-validate）， 因为我现在处理的数据集规模庞大，如果使用交叉验证则会花费很长的时间。但是交叉验证的重要性有目共睹的，无论你是在使用小数据集做算法的改进，还是在Kaggle上打比赛，交叉验证都能够帮助我们防止过拟合，交叉验证的重要性已经不止一ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+7CrVa)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+7CrVa)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, random_state=7StratifiedKFold和KFold的区别（几种常见的交叉验证）
一、交叉验证的定义 交叉验证即把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。交叉验证通过重复使用数据，多次切分可得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。 通常kfold和StratifiedKFold 用法
kfold和StratifiedKFold 用法 两者区别代码及结果展示结果分析 两者区别 代码及结果展示 from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import StratifiedKFold #定义一个数据集 img_dataset=[[0,0],[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5],[6,6],KFold交叉验证方式
KFold分成不同的份数进行模型的平均表现输出即可#1-1KFold交叉验证方式from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.feature_selection import SelectKBest,f_classiffrom sklearn.feature_selection import chi2import numpy as npfrom sklearn.model_selection importPython-sklearn包中StratifiedKFold和KFold生成交叉验证数据集的区别
一、StratifiedKFold及KFold主要区别及函数参数KFold交叉采样：将训练/测试数据集划分n_splits个互斥子集，每次只用其中一个子集当做测试集，剩下的（n_splits-1）作为训练集，进行n_splits次实验并得到n_splits个结果。注：对于不能均等分的数据集，前n_samples%n_spllits子集拥有n_samples//n_ssklearn的K折交叉验证函数KFold使用
K折交叉验证时使用： KFold（n_split, shuffle, random_state） 参数：n_split:要划分的折数 shuffle: 每次都进行shuffle，测试集中折数的总和就是训练集的个数 random_state:随机状态 from sklearn.model_selection import KFold kf = KFold(5, True, 10) X, Y = loda_data('./