Шаг 138.
Введение в машинное обучение с использованием Python. Оценка и улучшение качества модели. ... . Перекрестная проверка с исключением по одному

    На этом шаге мы рассмотрим этот вид перекрестной проверки.

    Еще один часто используемый метод перекрестной проверки - исключение по одному (leave-one-out). Перекрестную проверку с исключением по одному можно представить в виде k-блочной перекрестной проверки, в которой каждый блок представляет собой отдельный пример. По каждому разбиению вы выбираете одну точку данных в качестве тестового набора. Этот вид проверки может занимать очень много времени, особенно при работе с большими наборами данных, однако иногда позволяет получить более точные оценки на небольших наборах данных:

[In 12]:
from sklearn.model_selection import LeaveOneOut
loo = LeaveOneOut()
scores = cross_val_score(logreg, iris.data, iris.target, cv=loo)
print("Количество итераций: ", len(scores))
print("Средняя правильность: {:.2f}".format(scores.mean()))

Количество итераций:  150
Средняя правильность: 0.97

    На следующем шаге мы рассмотрим перекрестную проверку со случайными перестановками при разбиении.




Предыдущий шаг Содержание Следующий шаг