大家好，关于机器学习Sklearn（交叉验证和管道）很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
看上图，我们将整个数据集划分五次，并使用其中的20% 作为验证数据集，80% 作为训练数据集。我们可以看到，我们将分别训练五个模型，然后使用它们各自的验证数据集进行验证，计算它们的分数，然后将这五个分数返回到一个列表中。如果这些列表中的元素相似，并且大小在合理范围内，则意味着该数据集中整个数据的分布是合理的，我们的模型可以使用这些数据进行训练。请记住，前两个条件缺一不可。如果分数大小都差不多，但是分数非常大，则说明虽然数据集的分布比较合理，但是这些特征不适合我们的模型，所以我们必须重新调整模型或者重新调整模型。特征工程。如果分值不大且在合理范围内，但是分值之间的差异很大，则说明我们数据集的数据分布非常不合理，训练出来的模型可能不具备广泛应用的条件。在这种情况下，我们必须重新排列我们的数据集。最后，如果通过cross_validation 后所有条件都满足，那么我们最终将使用整个数据集来训练我们的最终模型。因此，cross_validation的最终目的是验证我们的数据和模型，而不是训练模型。对于刚接触交叉验证的学生来说，这常常令人困惑。上面给大家介绍了cross_validation是什么，那么如何在sklearn中应用它呢？请看下面的代码，一句话解决。
原创文章，作者：小su，如若转载，请注明出处：https://www.sudun.com/ask/114464.html
用户评论
醉红颜
这篇博客介绍了 Scikit-learn中交叉验证和 Pipeline 的使用方法，写的非常清晰易懂！对想深入了解机器学习模型评估和构建流程的人来说真是个好资源。
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我的黑色迷你裙
我一直觉得数据处理步骤很多，感觉很繁琐。看了这篇文章才知道用 pipeline 可以把所有步骤自动化啦！学到了新知识！
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苏莫晨
交叉验证确实是个很有用的技巧，能更准确地评估模型的性能。不过我有点困惑，为什么选择 StratifiedKFold 交叉验证呢？有什么区别吗？
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落花忆梦
机器学习模型训练的流程总是让人头疼。这篇文章总结得非常到位，像我这种刚入门的人看完以后就能大致了解了。赞！
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花开丶若相惜
我觉得 Pipeline 挺棒的，可以把训练、特征选择和评估都整合成一个流程，方便很多。但有时候也会遇到一些不可调的参数，需要手动调整，感觉还是有点费力。
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箜明
学习机器学习的过程中确实经常会遇到各种各样的模型和评估方法，交叉验证就是其中之一，这篇博客很详细地介绍了应用场景和优缺点，让我对交叉验证有了更深入的理解。
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久爱不厌
感觉这个文章讲的是基础知识，对我来说有点浅显，还想了解一些更进阶的内容，比如如何使用不同的模型进行 Pipeline 组合等等。希望作者能写更多更深入的文章！
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忘故
Scikit-learn 真的很强大，通过 Pipeline 可以把整个机器学习流程变得高效和简洁，这对提高开发效率真是太棒了！
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一点一点把你清空
这篇博客写的很全面，覆盖了交叉验证和 Pipeline 的基本知识点。不过个人感觉对于一些初学者来说，可能需要一些额外的辅助材料，才能更好地理解其中的原理。
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箜篌引
我正在学习机器学习，现在正在尝试用Pipeline训练模型. 这个博文讲解得也很详细，帮我解决了好多问题！
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♂你那刺眼的温柔
交叉验证和 Pipeline 对于模型评估和构建来说都是非常重要的概念。这篇博文解释得很清楚，非常适合刚入门的人阅读学习。
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最迷人的危险
机器学习涉及的知识很多，我感觉自己还在摸索阶段。这篇文章给我指明了方向，让我知道如何开始使用交叉验证和 Pipeline。感谢作者分享！
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慑人的傲气
看到这个标题我直接点进来看了，果然没有失望！写的很详细，解决了我的不少疑问，以后学习机器学习也会经常参考这篇博客！
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十言i
个人觉得Scikit-Learn 的 Pipeline 非常方便，可以把训练流程简化很多。不过交叉验证的运用还是需要仔细研究一下，选择合适的方案比较关键。
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