如何调用sklearn模块做交叉验证

如何调用sklearn模块做交叉验证

一般在建立完模型之后，要预测模型的好坏，为了试验的可靠性（排除一次测试的偶然性）要进行多次测试验证，这时就要用交叉验证。

sklearn中的sklearn.cross_validation.cross_val_score函数已经做好了。

直接调用就可以了。

无论是做回归还是做分类，都可以用这个函数。

具体用法：

from sklearn.cross_validation import cross_val_score

metric = cross_val_score(clf,X,y,cv=5,scoring=‘ ‘).mean()

clf是分类器

其中scoring可以是：

[‘accuracy‘,
‘adjusted_rand_score‘, ‘average_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‘]

1 首先需要安装cython，网上下载后进行本地安装 python setup.py install 2 下载sklearn包，进行本地安装（使用pip或easy_install总是出错，如can not import murmurhash3_32，最终本地安装成功） 3 安装后可用nosetests -v sklearn来进行测试

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