文件名称:
Python实现K折交叉验证法的方法步骤
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文件大小: 40kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-31
详细说明：学习器在测试集上的误差我们通常称作“泛化误差”。要想得到“泛化误差”首先得将数据集划分为训练集和测试集。那么怎么划分呢？常用的方法有两种，k折交叉验证法和自助法。介绍这两种方法的资料有很多。下面是k折交叉验证法的python实现。
##一个简单的2折交叉验证
from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as np
X=np.array([[1,2],[3,4],[1,3],[3,5]])
Y=np.array([1,2,3,4])
KF=KFold(n_splits=2) #建立4折交叉验证方法 查一下KFold函数的参数
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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