本文主要是介绍8 交叉验证 1 Cross-validation，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
交叉验证 1 Cross-validation
- 交叉验证 1 Cross-validation
- 介绍
- 例子1 - 如何选择正确的Model 基础验证法
- 例子2 - 如何选择正确的Model 交叉验证法Cross Validation
- 例子3 - 如何选择模型参数 以准确率accuracy判断
- 例子4 - 如何选择模型参数 以平均方差Mean squared error判断
介绍
Sklearn 中的 Cross Validation (交叉验证)对于我们选择正确的 Model 和 Model 的参数是非常有帮助的， 有了他的帮助，我们能直观的看出不同 Model 或者参数对结构准确度的影响。
使用方法:
from sklearn.cross_validation import cross_val_score # K折交叉验证模块例子1 - 如何选择正确的Model 基础验证法
from sklearn.datasets import load_iris # iris数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split # 分割数据模块
from sklearn.neighbors 这篇关于8 交叉验证 1 Cross-validation的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
