Python实现 交叉验证
交叉验证
交叉验证（Cross Validation）是常用的机器学习训练手段，可以有效检验一个模型的泛化能力。交叉验证需要将原始数据集平等地划分为若干份，例如 5-folds CV 指的是将数据集分为5份，然后进行5次训练，每次取出一份数据作为测试集，剩下的作为训练集，得到5个模型，最终将5个模型的预测值做一个平均。
CV的第一步就是划分数据集
trainingSet ：储存训练集索引
index ：数据集总数
all_data：储存测试集索引
trainingSet = list(range(all_data)) #创建存储训练集的索引值的列表testSet = [] #储存测试集的索引值的列表 for i in range(test_num): #从all_data个数据中，随机挑选出(all_data- test_num)个作为#训练集,test_num个做测试集 randIndex = int(random.uniform(0, len(trainingSet))) #随机选取索索引值 testSet.append(trainingSet[randIndex]) #添加测试集的索引值 del(trainingSet [randIndex]) #在训练集列表中删除添加到测试集的索引值
然后testSet就可以用作测试集了
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