KF與cross_val_score的差異 - Cupoy

2019/05/25 上午 11:22

機器學習共學討論版

許丕敏

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ml100-2

ml100-2-d34

想請問您兩個問題

1. KF 跟 cross_val_score的差異

2.在範例中kf.split(X)並無輸入Y,為何會有Y_test的output

 

kf = KFold(n_splits=5)

i = 0

for train_index, test_index in kf.split(X):

    i +=1 

    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]

    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

    print("FOLD {}: ".format(i))

    print("X_test: ", X_test)

    print("Y_test: ", y_test)

    print("-"*30)

回答列表

• 2019/05/27 上午 10:38
  張維元 (WeiYuan)
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  1. KF 跟 cross_val_score的差異

  
  

  => cross_val_score 有很多種做法，KF 是其中一種。可以參考 cross_val_score 文件中的 cv 參數：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.cross_validate.html

• 2019/05/27 上午 10:39
  張維元 (WeiYuan)
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  2.在範例中kf.split(X)並無輸入Y,為何會有Y_test的output

  
  

  => 可以看一下這邊：

  
  

  ```

  for train_index, test_index in kf.split(X):

  ```

  
  

  kf.split(X) 後其實是找出 index 的切法，我們再利用 index 回頭找 X 跟 Y 的值。