Cross_val_score Sklearnとは何ですか？
質問者：Mimona Rosendrager |最終更新日：2020年6月26日
カテゴリ：テクノロジーおよびコンピューティングデータベース
sklearn 。 cross_validation。 cross_val_score 。使用する交差検定ジェネレーター。 intの場合、yがバイナリまたはマルチクラスでestimatorが分類子の場合は、StratifiedKFoldのフォールド数を決定し、それ以外の場合はKFoldのフォールド数を決定します。
簡単に言えば、Cross_val_scoreとは何ですか？「 cross_val_score 」は、データをたとえば5倍に分割します。次に、各フォールドについて、4つのフォールドのデータに適合し、5番目のフォールドをスコアリングします。次に、スコアの平均と分散を計算できる5つのスコアが得られます。
同様に、Sklearnのスコアとは何ですか？ YtestがXtestlogregの実際のラベルである場合。スコア（X_test、Y_test）は、モデルの予測を実際のラベルと比較しています。言い換えれば、A。予測子。スコア（X、Y）は、内部でY '= predictor.predict（X）を計算し、Y'をYと比較して、精度を測定します。
同様に、Sklearn Cross_validationとは何ですか？
sklearn 。 cross_validation 。 StratifiedKFold。この交差検定オブジェクトは、層化されたフォールドを返すKFoldのバリエーションです。折り目は、各クラスのサンプルのパーセンテージを保持することによって作成されます。
Sklearn KFoldをどのように使用しますか？
一般的な手順は次のとおりです。
- データセットをランダムにシャッフルします。
- データセットをk個のグループに分割します。
- 一意のグループごとに：グループをホールドアウトまたはテストデータセットとして使用します。残りのグループをトレーニングデータセットとして使用します。
- モデル評価スコアのサンプルを使用して、モデルのスキルを要約します。
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Neg_mean_squared_errorとは何ですか？
すべてのスコアラーオブジェクトは、低い戻り値よりも高い戻り値の方が優れているという規則に従います。したがって、メトリックのように、モデルとデータの間の距離を測定するメトリック。 mean_squared_errorは、メトリックの否定された値を返すneg_mean_squared_errorとして使用できます。
交差検定でフォールド数をどのように選択しますか？
フォールドの数は通常、データセットに含まれるインスタンスの数によって決まります。たとえば、データに10個のインスタンスがある場合、10分割交差検定は意味がありません。
なぜ相互検証を行うのですか？
交差検定は、特に過剰適合を軽減する必要がある場合に、モデルの有効性を評価するための非常に便利な手法です。これは、どのパラメータが最も低いテスト・エラーになりますという意味で、モデルのハイパーパラメータを決定するのに使用するのもです。
Kフォールド検証とは何ですか？
K-フォールドCVは、特定のデータセットがK個のセクション/フォールドに分割され、各フォールドがある時点でテストセットとして使用される場所です。 5分割交差検定（ K = 5）のシナリオを考えてみましょう。このプロセスは、5つの折り目の各折り目がテストセットとして使用されるまで繰り返されます。
相互検証の目的は何ですか？
相互検証は、モデルの予測パフォーマンスを評価し、テストデータとも呼ばれる新しいデータセットに対してサンプルの外部でモデルがどのように機能するかを判断するために使用されます。交差検定手法を使用する動機は、モデルを適合させるときに、それをトレーニングデータセットに適合させることです。
StratifiedKFoldとは何ですか？
StratifiedKFoldは、 KFoldのバリエーションです。まず、 StratifiedKFoldがデータをシャッフルし、その後、データをn_splitsパーツに分割して完了します。これで、各パーツをテストセットとして使用します。分割する前に、常にデータを1回だけシャッフルすることに注意してください。
Pythonで相互検証を実行するにはどうすればよいですか？
そのための手順は次のとおりです。
- データセット全体をランダムにk "folds"に分割します
- データセットのkフォールドごとに、データセットのk –1フォールドでモデルを構築します。
- 各予測で見られるエラーを記録します。
- 各k-foldがテストセットとして機能するまで、これを繰り返します。
10分割交差検定とは何ですか？
10-交差検定を折ります。クロス-バリデーションは、モデルを訓練するためにトレーニングセットに元のサンプルを分割することにより、予測モデルを評価するための手法、およびそれを評価するためのテストセットです。
Pythonでロジスティック回帰をどのように行いますか？
StatsModelsを使用したPythonでのロジスティック回帰：例
- ステップ1：パッケージをインポートします。インポートする必要があるのは、NumPyとstatsmodels.apiだけです。
- ステップ2：データを取得します。 scikit-learnで行ったのと同じ方法で、入力と出力を取得できます。
- ステップ3：モデルを作成してトレーニングします。
- ステップ4：モデルを評価します。
X_trainとY_trainとは何ですか？
トレーニングセットは、モデルのトレーニングに使用されるデータセットのサブセットです。 x_trainはトレーニングデータセットです。 y_trainはx_train内のすべてのデータへのラベルのセットです。
Train_test_splitとは何ですか？
train_test_splitは、データ配列をトレーニングデータとテストデータの2つのサブセットに分割するためのSklearnモデル選択の関数です。デフォルトでは、Sklearnのtrain_test_splitは、2つのサブセットのためのランダムのパーティションを行います。ただし、操作にランダムな状態を指定することもできます。
PythonのSklearnとは何ですか？
Scikit-learnは、 Python用の無料の機械学習ライブラリです。サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、k近傍法などのさまざまなアルゴリズムを備えており、NumPyやSciPyなどのPython数値および科学ライブラリもサポートしています。
Sklearn相互検証を使用するにはどうすればよいですか？
cross - validationを使用する最も簡単な方法は、推定器とデータセットでcross_val_scoreヘルパー関数を呼び出すことです。 >>> sklearnから。 model_selection import cross_val_score >>> clf = svm。
PythonのTrain_test_splitとは何ですか？
train_test_split （* arrays、** options）[source]配列または行列をランダムなtrainおよびtestサブセットに分割します。入力検証とnext（ShuffleSplit（）。split（X、y））をラップするクイックユーティリティと、データを1つのライナーで分割（およびオプションでサブサンプリング）するための単一の呼び出しにデータを入力するアプリケーション。
データセットをトレーニングデータとテストデータに分割するのはなぜですか？
トレーニング/テストスプリット。前に述べたように、私たちが使用するデータは通常、トレーニングデータとテストデータに分割されます。トレーニングセットには既知の出力が含まれており、モデルは後で他のデータに一般化するためにこのデータを学習します。私たちは、このサブセットに我々のモデルの予測をテストするためのテストデータセット（またはサブセット）を持っています
機械学習のトレーニングとテストデータとは何ですか？
トレーニングデータは、マシンがデータ内のパターンを認識していることを確認するために使用され、相互検証データは、マシンのトレーニングに使用されるアルゴリズムの精度と効率を向上させるために使用され、テストデータは、マシンがどれだけうまく機能しているかを確認するために使用されます。そのトレーニングに基づいて新しい答えを予測することができます。
良い精度スコアとは何ですか？
ベストスコアは何ですか？分類の問題に取り組んでいる場合、最高のスコアは100％の精度です。回帰問題に取り組んでいる場合、最高のスコアは0.0エラーです。