Hướng dẫn dùng cross_validate sklearn python

Tôi muốn sử dụng xác thực chéo k-lần trong khi tìm hiểu một mô hình. Cho đến nay tôi đang làm nó như thế này:

# splitting dataset into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(dataset_1, df1['label'], test_size=0.25, random_state=4222)

# learning a model
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)
scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5)

Ở bước này, tôi không chắc mình có nên sử dụng model.fit () hay không, vì trong tài liệu chính thức của sklearn, họ không phù hợp mà chỉ gọi cross_val_score như sau (họ thậm chí không chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và kiểm tra ):

from sklearn.model_selection import cross_val_score
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
scores = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5)

Tôi muốn điều chỉnh các thông số siêu của mô hình trong khi tìm hiểu mô hình. Đường ống bên phải là gì?

11 hữu ích 1 bình luận 4.1k xem chia sẻ