《数据挖掘与机器学习》 课件5.3.1 K折交叉验证与GridSearch网络有哪些信誉好的足球投注网站.pptx

评估与优化加工厂玻璃类别识别模型加工厂玻璃类别识别——决策树、随机森林

任务描述大国工匠，精益求精。拥有精益求精的学习和工作精神，才能够勇攀高峰，再创辉煌。在模型建立之后，通常需要对模型进行评估。如果模型的性能较差，那么可以考虑对模型进行调优。本任务介绍几种常见的评估方法，并在评估后对模型进行调优。在最后介绍了随机森林算法。

任务要求了解常见的评估方法。了解随机森林的基本概念。使用sklearn库对模型进行评估。使用sklearn库构造随机森林模型。

K折交叉验证与GridSearch网络有哪些信誉好的足球投注网站随机森林

K折交叉验证K折交叉验证（K-foldcross-validation）是一种常用的机器学习模型评估方法。在K折交叉验证中，将数据集划分为K个互不重叠的子集，每次用其中一个子集作为验证集，剩下的K-1个子集作为训练集。通过训练模型，计算模型在验证集上的性能指标。这个过程重复K次，每个子集都会作为一次验证集，最终将K次验证的结果取平均值作为最终的性能指标。什么是K折交叉验证？

K折交叉验证通过K折交叉验证取平均值作为最终性能指标，体现数据的平等性，正如平等是人的最基本权利，是人类社会的理想价值追求，数据也是需要平等对待的，数据无大小，每一个都有其地位和作用。什么是K折交叉验证？

K折交叉验证K折交叉验证的优点在于可以更好地评估模型的泛化性能，因为每个子集都会被用作一次验证集，这样可以使得模型在不同数据集上的性能表现更加稳定。同时，K折交叉验证也可以更充分地利用数据集，因为每个样本都可以被用作一次验证集。K折交叉验证的优点

K折交叉验证划分为K个大小相似的互斥子集

K折交叉验证使用sklearn库中的cross_val_score类执行交叉验证并计算模型评分，其基本使用格式如下。sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator,X,y=None,*,groups=None,scoring=None,cv=None,n_jobs=None,verbose=0,fit_params=None,pre_dispatch=2*n_jobs,error_score=nan)

K折交叉验证cross_val_score类常用参数及其说明如下。参数名称说明estimator接收任何可调用的Python对象，表示需要评估的模型对象，无默认值X接收(n_samples,n_features)样式的数组，表示特征矩阵，无默认值y接收(n_samples,)或(n_samples,n_outputs)样式的数组，表示目标变量，默认为Nonescoring接收str或任何可调用的python对象，表示模型评估指标。默认为None，使用模型的默认评估指标cv接收int、交叉验证生成器或可迭代器，表示交叉验证的次数或是指定使用交叉验证生成器或可迭代器，控制数据如何分割。默认为None，使用5折交叉验证

K折交叉验证1234划分训练集和测试集训练决策树模型使用cross_val_score类执行交叉验证并计算模型评分拟合决策树模型

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GridSearch网络有哪些信誉好的足球投注网站GridSearchCV类常用参数及其说明如下。参数名称说明estimator接收sklearn模型对象，表示需要调优的模型对象，无默认值param_grid接收字典，表示待调优的超参数组合，字典的键是超参数的名称，字典的值是待有哪些信誉好的足球投注网站的超参数列表，无默认值

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