使用 Python 进行机器学习交叉验证

简介

在机器学习中，交叉验证是一种用于在独立数据集上评估模型性能的技术。它通过更好地估计模型对新的、未见过的数据的泛化能力，有助于防止过拟合。

在本实验中，我们将探讨交叉验证的概念，以及如何使用Python中的scikit-learn库来实现它。

虚拟机使用提示

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有时，你可能需要等待几秒钟让Jupyter Notebook完成加载。由于Jupyter Notebook的限制，操作验证无法自动化。

如果你在学习过程中遇到问题，随时向Labby提问。课程结束后提供反馈，我们会及时为你解决问题。

Skills Graph

导入必要的库

首先，让我们导入本实验所需的库。

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import datasets
from sklearn import svm

加载数据集

接下来，让我们加载一个数据集来训练我们的模型。在这个例子中，我们将使用鸢尾花数据集，它是用于分类任务的一个流行数据集。

X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)

将数据集拆分为训练集和测试集

为了评估我们模型的性能，我们需要将数据集拆分为训练集和测试集。我们将使用scikit-learn库中的train_test_split函数来完成此操作。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=0)

训练并评估模型

现在，让我们在训练集上训练一个支持向量机（SVM）分类器，并在测试集上评估其性能。

clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X_train, y_train)
score = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy: ", score)

总结

在本实验中，我们学习了如何使用Python中的scikit-learn库来实现交叉验证。我们将数据集拆分为训练集和测试集，在训练集上训练模型，并在测试集上评估其性能。交叉验证有助于防止过拟合，并能更好地估计模型对新的、未见过的数据的泛化能力。