RepeatedKFold和cross_val_predict_RepeatedKFold到底是什么意思？_cross_val_score和cross_val_predict的ROCAUC值的差异 - 腾讯云开发者社区

留出法为了解决过拟合问题，常见的方法将数据分为训练集和测试集，用训练集去训练模型的参数，用测试集去测试训练后模型的表现。...交叉验证的基本思想是：以不同的方式多次将数据集划分成训练集和测试集，分别训练和测试，再综合最后的测试得分。每个数据在一些划分情况下属于训练集，在另外一些划分情况下属于测试集。...常用的交叉验证方法：K折(KFold),留一交叉验证(LeaveOneOut,LOO),留P交叉验证(LeavePOut,LPO),重复K折交叉验证(RepeatedKFold),随机排列交叉验证(ShuffleSplit...cross_validate函数和cross_val_score函数类似，但功能更为强大，它允许指定多个指标进行评估，并且除返回指定的指标外，还会返回一个fit_time和score_time即训练时间和评分时间...使用cross_val_predict可以返回每条样本作为CV中的测试集时，对应的模型对该样本的预测结果。这就要求使用的CV策略能保证每一条样本都有机会作为测试数据，否则会报异常。 ?

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sklearn.KFold「建议收藏」

TEST_target: 0.0 sklearn.model_selection.StratifiedKFold StratifiedKFold是KFold的一个变种，目的是保证每一个分层标签的比例和原始样本一致...0.5 TRAIN: [0 1 2 3 4 5 6 8] TEST: [7 9] TRAIN_target: 0.5 TEST_target: 0.5 sklearn.model_selection.RepeatedKFold...>>> from sklearn.model_selection import RepeatedKFold >>> rpkfold= RepeatedKFold(n_splits=5,n_repeats...TRAIN: [0 1 2 3 5 6 7 8 9] TEST: [4] TRAIN_target: 0.444444444444 TEST_target: 1.0 结论建模时，一般是使用KFold和StratifiedKFold

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集成学习中的软投票和硬投票机制详解和代码实现

例如，如果三个算法将特定葡萄酒的颜色预测为“白色”、“白色”和“红色”，则集成将预测“白色”。最简单的解释是：软投票是概率的集成，硬投票是结果标签的集成。...make_classification_dataframe 函数将数据创建包含特征和目标的测试数据。这里我们设置类别数为 3。这样就可以实现多分类算法（超过2类都可以）的软投票和硬投票算法。...cross_val_predict 辅助函数提供了执行此操作的代码： def cross_val_predict(model, kfold : KFold, X : np.array, y : np.array...已返回概率和预测类别，预测类别已显示在单元格输出中。...软投票和硬投票现在进入本文的主题。只需几行 Python 代码即可实现软投票和硬投票。

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python统计应用

coef_) print (model3.intercept_) y_pred = model3.predict(x3_test) from sklearn.model_selection import cross_val_predict...from sklearn import metrics predicted=cross_val_predict(model1,x1,y,cv=5) cross_mse=metrics.mean_squared_error...metrics.mean_squared_error(y,predicted)) print('CROSS_MSE',cross_mse) print('CROSS_RMSE',cross_rmse) predicted=cross_val_predict...metrics.mean_squared_error(y,predicted)) print('CROSS_MSE',cross_mse) print('CROSS_RMSE',cross_rmse) predicted=cross_val_predict

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机器学习（十二）交叉验证实例

5 6] [7 8]] y_train: [2 1] X_test: [[1 2] [3 4]] y_test: [1 2] 更好的holdout方法是将原始训练集分为三部分：训练集、验证集和测试集...而测试集由于在训练模型和模型选择这两步都没有用到，对于模型来说是未知数据，因此可以用于评估模型的泛化能力。 ?...这个方法的优势在于，同时重复运用随机产生的子样本进行训练和验证，每次的结果验证一次，10次交叉验证是最常用的。 ?...、StratifiedKFold from sklearn.model_selection import RepeatedKFold X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1,...2], [3, 4]]) y = np.array([0, 0, 1, 1]) rkf = RepeatedKFold(n_splits=2, n_repeats=2, random_state=2652124

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推荐：一个画出高大上的机器学习图的神器（论文必备）

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使用Scikit-learn实现分类（MNIST）

相反，你应该使用 cross_val_predict() 函数 from sklearn.model_selection import cross_val_predict y_train_pred =...cross_val_predict(sgd_clf, X_train, y_train_5, cv=3) 就像 cross_val_score() ， cross_val_predict() 也使用...通常结合准确率和召回率会更加方便，这个指标叫做“F1 值”，特别是当你需要一个简单的方法去比较两个分类器的优劣的时候。F1 值是准确率和召回率的调和平均。...首先，你需要再次使用 cross_val_predict() 得到每一个样例的分数值，但是这一次指定返回一个决策分数，而不是预测值。 ...，这里把准确率和召回率当作是阈值的一个函数。

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推荐：一个画出高大上的机器学习图的神器（论文必备）

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深度学习实战-MNIST数据集的二分类

其中data和label两个键的值就是我们想要的特征和标签数据创建特征和标签 In [5]: # 修改1：一定要转置 X, y = mnist["data"].T, mnist["label"].T...cross_val_predict函数返回的是每个折叠的预测结果，而不是评估分数 In [23]: from sklearn.model_selection import cross_val_predict...y_train_pred = cross_val_predict( sgd_c, # 模型 X_train, # 特征训练集 y_train_0, # 标签训练集...threshold = 100000 y_digit_pred = y_scores > threshold y_digit_pred Out[31]: array([False]) 如何使用阈值先使用cross_val_predict...函数获取训练集中所有实例的分数 In [32]: y_scores = cross_val_predict( sgd_c, X_train, y_train_0.ravel(),

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3. 分类（MNIST手写数字预测）

本文为《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》的读书笔记。中文翻译参考数据集为70000张手写数字图片，MNIST 数据集下载 1....y_train_pred = cross_val_predict(sgd_clf, X_train, y_train_5, cv=3) from sklearn.metrics import confusion_matrix...误差分析 6.1 检查混淆矩阵使用cross_val_predict()做出预测，然后调用confusion_matrix()函数 y_train_pred = cross_val_predict(sgd_clf...3 和 5 之间的主要差异是连接顶部的线和底部的线的细线的位置。如果你画一个 3，连接处稍微向左偏移，分类器很可能将它分类成5。反之亦然。换一个说法，这个分类器对于图片的位移和旋转相当敏感。...所以，减轻 3、5 混淆的一个方法是对图片进行预处理，确保它们都很好地中心化和不过度旋转。这同样很可能帮助减轻其他类型的错误。

1.4K2 0

基于Titanic数据集的完整数据分析

大家好，我是Peter~ 本文是一个极度适合入门数据分析的案例，采用的是经典数据集：泰坦尼克数据集(train部分)，主要内容包含：数据探索分析EDA 数据预处理和特征工程建模与预测超参数优化集成学习思想...Of Passengers Boarded') # 图2：不同不同Embarked等级下人数和Sex下的人数 sns.countplot('Embarked',hue='Sex',data=data,...Embarked',hue='Survived',data=data,ax=ax[1,0]) ax[1,0].set_title('Embarked vs Survived') # 图4：不同Embarked和Pclass...random_state=0, stratify=data['Survived'] # 保持切分时候类别均衡，和整体数据保持一致...800, 900, 1000]}, verbose=True) In 113: # 最高得分和

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用scikit-learn和pandas学习线性回归，XGboost算法实例，用MSE评估模型

下面的例子和输出我都是在notebook里面跑的。　　　　...现在我们开始准备样本特征X，我们用AT， V，AP和RH这4个列作为样本特征。 ...划分训练集和测试集　　　　我们把X和y的样本组合划分成两部分，一部分是训练集，一部分是测试集，代码如下： from sklearn.cross_validation import train_test_split...交叉验证　　　　我们可以通过交叉验证来持续优化模型，代码如下，我们采用10折交叉验证，即cross_val_predict中的cv参数为10： X = data[['AT', 'V', 'AP',...'RH']] y = data[['PE']] from sklearn.model_selection import cross_val_predict predicted = cross_val_predict

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Sklearn中的CV与KFold详解

1. 0.96666667 0.96666667 1. ] test_recall_micro: 0.98 (+/- 0.03) 关于Sklearn中的CV还有cross_val_predict...,下面则是Sklearn中一个关于使用该方法进行可视化预测错误的案例 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import cross_val_predict...matplotlib.pyplot as plt lr = linear_model.LinearRegression() boston = datasets.load_boston() y = boston.target # cross_val_predict...of the same size as `y` where each entry # is a prediction obtained by cross validation: predicted = cross_val_predict

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第3章分类

相反，你应该使用cross_val_predict()函数 from sklearn.model_selection import cross_val_predict y_train_pred = cross_val_predict...(sgd_clf, X_train, y_train_5, cv=3) 就像 cross_val_score()，cross_val_predict()也使用 K 折交叉验证。...首先，你需要再次使用cross_val_predict()得到每一个样例的分数值，但是这一次指定返回一个决策分数，而不是预测值。...你需要使用cross_val_predict()做出预测，然后调用confusion_matrix()函数，像你早前做的那样。...所以，因为 3 和 5 只有一小部分的像素有差异，这个模型很容易混淆它们。 3 和 5 之间的主要差异是连接顶部的线和底部的线的细线的位置。

1.7K7 0

用scikit-learn和pandas学习线性回归

下面的例子和输出我都是在notebook里面跑的。　　　　...现在我们开始准备样本特征X，我们用AT， V，AP和RH这4个列作为样本特征。...划分训练集和测试集　　　　我们把X和y的样本组合划分成两部分，一部分是训练集，一部分是测试集，代码如下： from sklearn.cross_validation import train_test_split...交叉验证　　　　我们可以通过交叉验证来持续优化模型，代码如下，我们采用10折交叉验证，即cross_val_predict中的cv参数为10： X = data[['AT', 'V', 'AP', '...RH']] y = data[['PE']] from sklearn.model_selection import cross_val_predict predicted = cross_val_predict

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【机器学习】--模型评估指标之混淆矩阵，ROC曲线和AUC面积

准确率和召回率是负相关的。如图所示： ? 通俗解释：实际上非常简单，精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。...import cross_val_score from sklearn.base import BaseEstimator #评估指标 from sklearn.model_selection import cross_val_predict...clone_clf.predict(X_test_folds)#验证 print(y_pred) n_correct = sum(y_pred == y_test_folds)# 如若预测对了加和...X_train, y_train_5, cv=3, scoring='accuracy'))#给每一个结果一个结果 # # # # ##混淆矩阵可以准确地知道哪一个类别判断的不准 y_train_pred = cross_val_predict...threshold = 200000 y_some_digit_pred = (y_scores > threshold) print(y_some_digit_pred) y_scores = cross_val_predict

2K2 0

在30分钟内编写一个文档分类器

可以使用文档关键字和逻辑运算符。PubMed文档详细解释了如何构建查询。在面试中，我被要求获取4个主题的文件。我们通过在查询中指定每个类的相关关键字来实现这一点。...支持向量机（SVM）是最简单的理解和实现方法之一。在nutshell中，它将尝试画一条线，尽可能多地将点与每个类分开。我们还使用交叉验证来更好地表示度量。...from sklearn import svm from sklearn.model_selection import RepeatedKFold from sklearn.model_selection...cross_validate from numpy import mean from numpy import std y = abs_df["class"].values X = res cv = RepeatedKFold...----------------------------------- Precision: 0.740 (0.021) Recall: 0.637 (0.014) 这里有两个有趣的指标：精确性和召回率

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第3章分类

相反，你应该使用cross_val_predict()函数 from sklearn.model_selection import cross_val_predict y_train_pred = cross_val_predict...(sgd_clf, X_train, y_train_5, cv=3) 就像 cross_val_score()，cross_val_predict()也使用 K 折交叉验证。...首先，你需要再次使用cross_val_predict()得到每一个样例的分数值，但是这一次指定返回一个决策分数，而不是预测值。...y_scores = cross_val_predict(sgd_clf, X_train, y_train_5, cv=3, method="...你需要使用cross_val_predict()做出预测，然后调用confusion_matrix()函数，像你早前做的那样。

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教程 | 手把手教你可视化交叉验证代码，提高模型预测能力

你的代码还不错，首先按照往常一样用 train_test_split 这样的函数将数据集分成「训练集和测试集」两个部分，并加入一些随机因素。你的预测可能稍微欠拟合或过拟合，如下图所示。 ?...图：欠拟合和过拟合情况下的预测结果这些结果没有变化。这个时候我们能做什么呢？...图：在 sklearn 中进行交叉验证这是 sklearn 中的流程，也是一个函数： cross_val_predict(model, data, target, cv) 其中， model 是我们选来要进行交叉验证的模型...在这个流程中，我们不像往常一样将数据集分成训练集和测试集两部分，如下图所示。 ? 图：训练集（蓝色）和测试集（红色）我们将数据集平均分成 K 个部分（K 折或者 cv）。...然后，给 x 轴和 y 轴加上标签。最后，用 plt.show() 展示图像。结果如下： ? 图：预测结果这张图展示了使用线性回归模型对 Boston 数据集进行 K 折交叉验证的结果。

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