机器学习--交叉验证法

Question

机器学习--交叉验证法

如图，训练10次，最后不应该是10个模型嘛，那结果返回的平均值是什么呀

Answer 1

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7435333
• 这篇博客你也可以参考下：机器学习-吴恩达-笔记-10-降维
• 您还可以看一下 机工社华章IT老师的数据分析与机器学习基础课程中的 了解机器学习的概况小节, 巩固相关知识点
  
• 除此之外, 这篇博客: 机器学习中最常使用的10种数据编码方式中的 总结 部分也许能够解决你的问题。
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  交叉验证是一种常用的机器学习中模型评估的方法。在交叉验证过程中，将样本数据分为训练集和验证集，通过多次训练和验证来估计模型的性能。

  在你提到的情况中，如果使用10折交叉验证，那么数据会被分为10个部分。每次将其中一部分作为验证集，其他部分作为训练集，然后训练模型并评估其性能。这样总共会进行10次训练和验证。

  最后返回的平均值指的是交叉验证的结果，通过多次训练和验证得到的性能评估的平均值。这样做的目的是为了减小训练和验证过程中的随机性，并更好地估计模型的性能。

  如果你希望得到每次训练的模型，你可以在每次训练和验证的过程中保存模型，并在训练结束后获得所有模型的集合。这样你就可以得到10个不同的模型，而不仅仅是平均值。具体操作可以根据使用的机器学习框架和工具进行调整。

  以下是一个简单的示例代码，使用Python中的scikit-learn库来进行10折交叉验证，并保存每次训练的模型：

  from sklearn.model_selection import cross_val_score
  from sklearn.linear_model import LogisticRegression
  
  # 创建一个LogisticRegression模型
  model = LogisticRegression()
  
  # 使用10折交叉验证，并保存每次训练的模型
  scores = cross_val_score(model, X, y, cv=10)
  models = []
  for train_index, test_index in kf.split(X):
      X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
      y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
  
      model.fit(X_train, y_train)
      models.append(model)
  
  # 输出每次训练的模型
  for i, model in enumerate(models):
      print(f"Model {i+1}: {model}")
  
  # 输出交叉验证结果的平均值
  print("Average score:", scores.mean())
  

  在实际应用中，你可以根据具体的需求和机器学习框架的支持来进行相应的调整。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^