什么是交叉驗證？交叉驗證目的是什么？

什么是交叉驗證？
交叉驗證就是將拿到的訓練數(shù)據(jù)，分為訓練和驗證集。以下圖為例：將數(shù)據(jù)分成4份，其中一份作為驗證集。然后經(jīng)過4次(組)的測試，每次都更換不同的驗證集。即得到4組模型的結果，取平均值作為最終結果。又稱4折交叉驗證。

我們之前知道數(shù)據(jù)分為訓練集和測試集，但是為了讓從訓練得到模型結果更加準確。做以下處理

1.訓練集：訓練集+驗證集

2.測試集：測試集

交叉驗證目的：為了讓被評估的模型更加準確可信

什么是網(wǎng)格搜索(Grid Search)?

通常情況下，有很多參數(shù)是需要手動指定的(如k-近鄰算法中的K值)，這種叫超參數(shù)。但是手動過程繁雜，所以需要對模型預設幾種超參數(shù)組合。每組超參數(shù)都采用交叉驗證來進行評估。最后選出最優(yōu)參數(shù)組合建立模型。
交叉驗證，網(wǎng)格搜索(模型選擇與調優(yōu))API：

　sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid=None,cv=None)

　　1.對估計器的指定參數(shù)值進行詳盡搜索

　　2.estimator：估計器對象

　　3.param_grid：估計器參數(shù)(dict){“n_neighbors”:[1,3,5]}

　　4.cv：指定幾折交叉驗證

　　5.fit：輸入訓練數(shù)據(jù)

　　6.score：準確率

　結果分析：

　　1.bestscore__:在交叉驗證中驗證的最好結果

　　2.bestestimator：最好的參數(shù)模型

　　3.cvresults:每次交叉驗證后的驗證集準確率結果和訓練集準確率結

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