首頁人工智能技術(shù)資訊正文

什么是交叉驗證?交叉驗證目的是什么?

更新時間:2021-10-29 來源:黑馬程序員 瀏覽量:

IT培訓(xùn)班

什么是交叉驗證?
交叉驗證就是將拿到的訓(xùn)練數(shù)據(jù),分為訓(xùn)練和驗證集。以下圖為例:將數(shù)據(jù)分成4份,其中一份作為驗證集。然后經(jīng)過4次(組)的測試,每次都更換不同的驗證集。即得到4組模型的結(jié)果,取平均值作為最終結(jié)果。又稱4折交叉驗證。

我們之前知道數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集,但是為了讓從訓(xùn)練得到模型結(jié)果更加準(zhǔn)確。做以下處理

1.訓(xùn)練集:訓(xùn)練集+驗證集

2.測試集:測試集

交叉驗證目的:為了讓被評估的模型更加準(zhǔn)確可信

什么是網(wǎng)格搜索(Grid Search)?

通常情況下,有很多參數(shù)是需要手動指定的(如k-近鄰算法中的K值),這種叫超參數(shù)。但是手動過程繁雜,所以需要對模型預(yù)設(shè)幾種超參數(shù)組合。每組超參數(shù)都采用交叉驗證來進行評估。最后選出最優(yōu)參數(shù)組合建立模型。
交叉驗證,網(wǎng)格搜索(模型選擇與調(diào)優(yōu))API:

 sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid=None,cv=None)

  1.對估計器的指定參數(shù)值進行詳盡搜索

  2.estimator:估計器對象

  3.param_grid:估計器參數(shù)(dict){“n_neighbors”:[1,3,5]}

  4.cv:指定幾折交叉驗證

  5.fit:輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)

  6.score:準(zhǔn)確率

 結(jié)果分析:

  1.bestscore__:在交叉驗證中驗證的最好結(jié)果

  2.bestestimator:最好的參數(shù)模型

  3.cvresults:每次交叉驗證后的驗證集準(zhǔn)確率結(jié)果和訓(xùn)練集準(zhǔn)確率結(jié)





猜你喜歡

ORB算法在opencv中實現(xiàn)方法

fast算法原理和實現(xiàn)方法【Open CV教程】

bagging集成與boosting集成的區(qū)別?

黑馬程序員ai人工智能開發(fā)培訓(xùn)班

分享到:
在線咨詢 我要報名
和我們在線交談!