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
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。