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摘要：交叉驗(yàn)證是經(jīng)常用到的驗(yàn)證方法使用可以很大程度上簡(jiǎn)化交叉驗(yàn)證的過(guò)程使用過(guò)程見下方這里以模型為例訓(xùn)練集標(biāo)簽交叉驗(yàn)證的倍數(shù)返回結(jié)果的類型，可以自定義，也有很多默認(rèn)選項(xiàng)例如就是返回準(zhǔn)確率都是可以的這就是簡(jiǎn)單的用法，只有比較復(fù)雜，其他都比較簡(jiǎn)單
交叉驗(yàn)證是經(jīng)常用到的驗(yàn)證方法
使用sklearn可以很大程度上簡(jiǎn)化交叉驗(yàn)證的過(guò)程
使用過(guò)程見下方：
from sklearn import cross_validation
gbdt=GradientBoostingRegressor()
score = cross_validation.cross_val_score(gbdt, train_set,
label_set, cv=10, scoring="accuracy")
這里以gbdt模型為例
train_set：訓(xùn)練集
label_set：標(biāo)簽
cv: 交叉驗(yàn)證的倍數(shù)
scoring: 返回結(jié)果的類型，可以自定義，也有很多默認(rèn)選項(xiàng)
例如‘a(chǎn)ccuracy’, 就是返回準(zhǔn)確率
[‘a(chǎn)ccuracy‘, ‘a(chǎn)djusted_rand_score‘,
‘a(chǎn)verage_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‘] 都是可以的
這就是簡(jiǎn)單的用法，只有scoring比較復(fù)雜，其他都比較簡(jiǎn)單
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