cross_validate
cross_validate# sklearn.model_selection.cross_validate(estimator, X, y=None, *, groups=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=None, verbose=0, params=None, pre_dispatch='2*n_jobs', return_train_score=False, return_estimator=False, return_indices=False, error_score=nan)[source]# Evaluate metric(s) by cross-validation and also record fit/score times. Read more in the User Guide. Parameters: estimatores
scikit-learnのcross_val_scoreを使って交差検証(Cross Validation)をする方法 - ランダムの森
機械学習モデルを作る時、与えられたデータを全て用いてモデルの学習・精度向上を行うと、そのデータに対してのみ精度の良いモデル(理想のモデルに近づけていない。)が出来上がってしまい、未知のデータに対して適用できなくなってしまいます。 そのため通常、データをあらかじめ学習用と検証用に分けておき、学習用データでモデル作成→検証用データでモデルの精度を確かめるという手順でモデリングを進めていきます。 さて、上記のように学習データ内で精度の良いモデルを作るのですが、こちらも学習データに特化したモデルを作ってしまうと、いつまでたっても精度の良いモデルができません。(特に学習データが少ない場合。) この問題を解決する手法が交差検証(Cross Validation)です。今回は交差検証の中でも、K-分割交差検証(k-Fold cross validation)について説明します。 K-分割交差検証では学習
cross_val_score
cross_val_score# sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator, X, y=None, *, groups=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=None, verbose=0, params=None, pre_dispatch='2*n_jobs', error_score=nan)[source]# Evaluate a score by cross-validation. Read more in the User Guide. Parameters: estimatorestimator object implementing ‘fit’The object to use to fit the data. X{array-like, sparse matrix} of shap
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cross_val_scoreはもうやめよう！一発で交差検証するにはcross_validateを使う - 静かなる名辞
