“Sklearn Cross Validierungsbewertung” Code-Antworten

Sklearn Cross Validierungsbewertung

from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(classifier_logreg, X_train, y_train, cv = 5, scoring='accuracy')
print('Cross-validation scores:{}'.format(scores))
print('Average cross-validation score: {}'.format(scores.mean()))
Xanthous Xenomorph

Sklearn Cross Validierungsbewertung

from sklearn.linear_model import RidgeClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score

clf = RidgeClassifier() # estimator
score = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)

# By default, the score computed at each CV iteration is the score
# method of the estimator. It is possible to change this by using 
# the scoring parameter:

scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5, scoring='f1_macro')
Arthur Elskens

Ähnliche Antworten wie “Sklearn Cross Validierungsbewertung”

Fragen ähnlich wie “Sklearn Cross Validierungsbewertung”

Weitere verwandte Antworten zu “Sklearn Cross Validierungsbewertung” auf Python

Durchsuchen Sie beliebte Code-Antworten nach Sprache

Durchsuchen Sie andere Codesprachen

Shell/Bash
C#
C++
C
CSS
HTML
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Sql
Swift
Ruby
TypeScript
Go
Kotlin
Assembly
R
VBA
Scala
Rust
Dart
Elixir
Clojure
Haskell
Matlab
Erlang
Cobol
Fortran
Scheme
Perl
Groovy
Lua
Julia
Delphi
Abap
Lisp
Prolog
Pascal
ActionScript
Basic
Solidity
PowerShell
GDScript
Excel