Entendo cross_validate e como ele funciona, mas agora estou confuso sobre o que cross_val_score realmente faz. Alguém pode me dar um exemplo?
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Entendo cross_validate e como ele funciona, mas agora estou confuso sobre o que cross_val_score realmente faz. Alguém pode me dar um exemplo?
cross_val_score é uma função auxiliar no estimador e no conjunto de dados.
Explicaria isso com um exemplo:
>>> from sklearn.model_selection import cross_val_score
>>> clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
>>> scores = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5)
>>> scores
array([ 0.96..., 1. ..., 0.96..., 0.96..., 1. ])
Este exemplo demonstra como estimar a precisão de uma máquina de vetores de suporte de kernel linear no conjunto de dados da íris dividindo os dados, ajustando um modelo e computando a pontuação 5 vezes consecutivas (com divisões diferentes a cada vez)
A função cross_validate difere de cross_val_score de duas maneiras:
Nota: Quando o argumento cv é um número inteiro, cross_val_score usa as estratégias KFold ou StratifiedKFold por padrão, sendo esta última usada se o estimador deriva de ClassifierMixin
Você pode acessar este link para entender melhor
Exemplos diferentes usando Cross_val_score, você pode analisar suas diferentes implementações.
cross_val_score
: calcular pontuação para cada divisão do CVcross_validate
: calcule uma ou mais pontuações e tempos para cada divisão do CV