教育行业A股IPO第一股(股票代码 003032)

全国咨询/投诉热线:400-618-4000

什么是交叉验证?什么是网格搜索?

更新时间:2021年10月28日15时32分 来源:传智教育 浏览次数:

好口碑IT培训

什么是交叉验证?
交叉验证就是将拿到的训练数据,分为训练和验证集。以下图为例:将数据分成4份,其中一份作为验证集。然后经过4次(组)的测试,每次都更换不同的验证集。即得到4组模型的结果,取平均值作为最终结果。又称4折交叉验证。

我们之前知道数据分为训练集和测试集,但是为了让从训练得到模型结果更加准确。做以下处理

1.训练集:训练集+验证集

2.测试集:测试集

交叉验证目的:为了让被评估的模型更加准确可信

什么是网格搜索(Grid Search)?

通常情况下,有很多参数是需要手动指定的(如k-近邻算法中的K值),这种叫超参数。但是手动过程繁杂,所以需要对模型预设几种超参数组合。每组超参数都采用交叉验证来进行评估。最后选出最优参数组合建立模型。
交叉验证,网格搜索(模型选择与调优)API:

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

  1.对估计器的指定参数值进行详尽搜索

  2.estimator:估计器对象

  3.param_grid:估计器参数(dict){“n_neighbors”:[1,3,5]}

  4.cv:指定几折交叉验证

  5.fit:输入训练数据

  6.score:准确率

 结果分析:

  1.bestscore__:在交叉验证中验证的最好结果

  2.bestestimator:最好的参数模型

  3.cvresults:每次交叉验证后的验证集准确率结果和训练集准确率结





猜你喜欢:

随机森林构造有哪些步骤?随机森林案例展示

BRIEF算法步骤详细介绍

Numpy数组操作教程【传智教育】

Harris角点检测原理【OpenCV教程】

传智教育ai人工智能开发培训

0 分享到:
和我们在线交谈!