BlogEnsekiTTが書くブログです。Validation(交差検定)などをやって分析手法が妥当か調べることが多い。Validationについて紹介する。Validationの目的は、主に解析の目標が予測であり、予測モデルが実際にどの程度正確に実行されるかを推定することにある。これは、学習データへの過学習(オーバーフィッティング)を避けることである。Validationでは使える学習データをk個に分割して、k-1つのデータで学習、別の1つのデータで検証を行うことで実現する。事前にシャッフルしたり、各クラスごとに比率をあわせたりするテクニックが併せて使われるデータセットを用意するよく使うWineのデータを使うことにしてみた。columns=['target'])wine_df_tgt.head()分割の仕方K-foldでの分割とShuffleSplitでの分割を試してみた。4つのデータセットをつくる。4つのデータセットをテストサイズ20%でつくる。5]Wineのデータのようにラベルが綺麗に整列していると普通に分割した時に、0と1のクラスで学習して2のクラスを予測するみたいな話になるのでシャッフルとかが必要になる。Validation実際にcross_validateを使ってPrecisionとRecallを出してみることにする。0.91666667]Fitにかかる時間やスコアを出す時間とともにテストのPrecision、Recallが出せている。ヶ月)EnsekiTTが書くブログです。機械学習とかロボットの仕事してます。ライセンスの下に提供されています。スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。