Udacity 數(shù)據(jù)分析進(jìn)階課程筆記L44：交叉驗證

sklearn中的cross validation

 from sklearn import cross_validation
 features_train, features_test, labels_train, labels_test = \
 cross_validation.train_test_split(features, labels, test_size = 0.4, random_state = 0)

K-fold交叉驗證匿乃，以及sklearn中交叉驗證的示例

Sklearn 中的 GridSearchCV：用于系統(tǒng)地遍歷多種參數(shù)組合仁热，通過交叉驗證確定最佳效果參數(shù)牌里。它的好處是辆雾，只需增加幾行代碼，就能遍歷多種組合窒悔。

 # 創(chuàng)建參數(shù)組合呜袁，由不同的 kernel 和 C 組成
 parameters = {'kernel':('linear', 'rbf'), 'C':[1, 10]}

 svr = svm.SVC()

 # 傳達(dá)算法 (svr) 和參數(shù) (parameters) 字典來嘗試，它生成一個網(wǎng)格的參數(shù)組合進(jìn)行嘗試简珠。
 clf = grid_search.GridSearchCV(svr, parameters)

 # 擬合函數(shù)現(xiàn)在嘗試了所有的參數(shù)組合阶界，并返回一個合適的分類器，自動調(diào)整至最佳參數(shù)組合聋庵。
 clf.fit(iris.data, iris.target)

 # 現(xiàn)在便可通過 clf.best_params_ 來獲得參數(shù)值荐操。

交叉驗證迷你項目

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