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クロスバリデーション(交差検証)のモデル保存と精度確認関数 - Qiita
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import pandas as pd from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import... import pandas as pd from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error def closs_val_model(model, x, y, cv=50, cla=True): ylist = list(set(y.values.astype("str"))) models = [] acc = [] for i in range(cv): x_test = x.loc[int(i*len(x)/cv):int((i+1)*len(x)/cv)] y_test = y.loc[int(i*len(x)/cv):int((i+1)*len(x)/cv)] x_train =