使用cross_val_score计算训练分数

Question

我cross_val_score用来计算回归指标的平均得分。这是一个小片段。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import cross_val_score 

cross_val_score(LinearRegression(), X, y_reg, cv = 5)

使用这个我得到了一系列的分数。我想知道验证集的分数（在上面的数组中返回）与训练集的分数有何不同，以了解我的模型是过拟合还是欠拟合。

有办法做到这一点的cross_val_score对象吗？

Answer 1

您可以使用cross_validate而不是cross_val_score
根据doc：

该cross_validate功能cross_val_score在两个方面有所不同-

• 它允许指定多个评估指标。
• 它返回一个dict ，除测试分数外，还包含训练分数，适应时间和分数时间。

Answer 2

你为什么想要那个？cross_val_score(cv=5)它将为您执行此操作，因为它将您的训练数据分割 10 次并验证 5 个测试子集的准确性分数。此方法已经可以作为防止模型过度拟合的一种方法。

无论如何，如果您渴望验证验证数据的准确性，那么您必须首先在X和y_reg上拟合 LinearRegression 。