資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：交叉驗證是經(jīng)常用到的驗證方法使用可以很大程度上簡化交叉驗證的過程使用過程見下方這里以模型為例訓練集標簽交叉驗證的倍數(shù)返回結(jié)果的類型，可以自定義，也有很多默認選項例如就是返回準確率都是可以的這就是簡單的用法，只有比較復雜，其他都比較簡單
交叉驗證是經(jīng)常用到的驗證方法
使用sklearn可以很大程度上簡化交叉驗證的過程
使用過程見下方：
from sklearn import cross_validation
gbdt=GradientBoostingRegressor()
score = cross_validation.cross_val_score(gbdt, train_set,
label_set, cv=10, scoring="accuracy")
這里以gbdt模型為例
train_set：訓練集
label_set：標簽
cv: 交叉驗證的倍數(shù)
scoring: 返回結(jié)果的類型，可以自定義，也有很多默認選項
例如‘a(chǎn)ccuracy’, 就是返回準確率
[‘a(chǎn)ccuracy‘, ‘a(chǎn)djusted_rand_score‘,
‘a(chǎn)verage_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‘] 都是可以的
這就是簡單的用法，只有scoring比較復雜，其他都比較簡單
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