Python-sklearn包中cross_val_score进行交叉验证

sklearn包中cross_val_score进行交叉验证

一、cross_val_score函数功能及参数释义
验证模型在某个训练集上的稳定性，输出cv=k个预测精度。

sklearn.cross_validation.cross_val_score(
estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=1,
verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch=‘2*n_jobs’)

estimator：数据对象（分类器名称）
X：数据特征
y：预测数据
scoring：评分方法
cv：交叉验证生成器或可迭代次数
n_jobs：同时工作CPU个数（-1代表全部）
verbose：详细程度
fit_params：传递给估计器拟合方法的参数

二、cross_val_score实例

from sklearn import datasets, linear_model
from sklearn.cross_validation import cross_val_score
diabetes = datasets.load_diabetes()
X = diabetes.data[:150]
y = diabetes.target[:150]
lasso = linear_model.Lasso()
print(cross_val_score(lasso, X, y))  
>>>
[ 0.33150734  0.08022311  0.03531764]