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什么是交叉驗(yàn)證?什么是網(wǎng)格搜索?

更新時(shí)間:2021年10月28日15時(shí)32分 來(lái)源:傳智教育 瀏覽次數(shù):

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什么是交叉驗(yàn)證?
交叉驗(yàn)證就是將拿到的訓(xùn)練數(shù)據(jù),分為訓(xùn)練和驗(yàn)證集。以下圖為例:將數(shù)據(jù)分成4份,其中一份作為驗(yàn)證集。然后經(jīng)過(guò)4次(組)的測(cè)試,每次都更換不同的驗(yàn)證集。即得到4組模型的結(jié)果,取平均值作為最終結(jié)果。又稱4折交叉驗(yàn)證。

我們之前知道數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集,但是為了讓從訓(xùn)練得到模型結(jié)果更加準(zhǔn)確。做以下處理

1.訓(xùn)練集:訓(xùn)練集+驗(yàn)證集

2.測(cè)試集:測(cè)試集

交叉驗(yàn)證目的:為了讓被評(píng)估的模型更加準(zhǔn)確可信

什么是網(wǎng)格搜索(Grid Search)?

通常情況下,有很多參數(shù)是需要手動(dòng)指定的(如k-近鄰算法中的K值),這種叫超參數(shù)。但是手動(dòng)過(guò)程繁雜,所以需要對(duì)模型預(yù)設(shè)幾種超參數(shù)組合。每組超參數(shù)都采用交叉驗(yàn)證來(lái)進(jìn)行評(píng)估。最后選出最優(yōu)參數(shù)組合建立模型。
交叉驗(yàn)證,網(wǎng)格搜索(模型選擇與調(diào)優(yōu))API:

 sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid=None,cv=None)

  1.對(duì)估計(jì)器的指定參數(shù)值進(jìn)行詳盡搜索

  2.estimator:估計(jì)器對(duì)象

  3.param_grid:估計(jì)器參數(shù)(dict){“n_neighbors”:[1,3,5]}

  4.cv:指定幾折交叉驗(yàn)證

  5.fit:輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)

  6.score:準(zhǔn)確率

 結(jié)果分析:

  1.bestscore__:在交叉驗(yàn)證中驗(yàn)證的最好結(jié)果

  2.bestestimator:最好的參數(shù)模型

  3.cvresults:每次交叉驗(yàn)證后的驗(yàn)證集準(zhǔn)確率結(jié)果和訓(xùn)練集準(zhǔn)確率結(jié)





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