2022.04.22【機械学習】Scikit-Learnで交差検証(Cross-Validation)を一瞬で実装する【Python】ツイートシェア送るこんにちは。本日は、Scikit-Learnを使って機械学習モデル構築時の交差検証を実装する方法をご紹介いたしますす。関数の公式リファレンスはこちらです。https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.cross_val_score.html以下が、引数の一覧です。この関数の返り値は下の引数で設定するscoreになります。error_score=nan)引数について、一つづつ確認していきます。ver0.22よりデフォルトが5(以前は3)になりました)n_jobs:利用するCPU数(デフォルトは1。毎度おなじみ、タイタニックのデータを用いて実装します。n_jobs=-1)print(score)実行結果CV=5としたので、各Foldのroc_aucの値が返ってきています。]方法2:sklearnのcross_validate()を使う2つ目の方法は、SKlearnのcross_validate関数を使う方法です。ん、同じscikit-learnでなんで複数の交差検証関数があるの・・?と思いますよね。こちらはScikit-Learnの公式ドキュメントにて解説されています。https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html#the-cross-validate-function-and-multiple-metric-evaluationcross_val_score関数と異なって評価に複数のメトリクスを指定できるcross_val_score関数と異なり、テストスコア以外の情報(fit、スコアリングに要した時間など)も得られる実装例は上のリンクにあるので割愛します。cross_val_scoreとの使い分けですが、scikit-learnの立場として以下のようにコメントされていますので、cross_validateを使う必要のない場合は、引き続きcross_val_scoreを使うでもよさそうです。個人的には、Udemyのコンテンツは利用しやすく重宝しています。その分野のエキスパートの方が作成したコンテンツなので、レビュー数が多いものを選べば内容も間違いないですし、万が一内容が合わなかった場合には30日以内の返金にも対応しているので、利用しやすいと思います。機械学習の人気コンテンツとしては、以下のようなものがありましたので、ぜひ活用してみてください。FOLLOWこの記事を気に入っていただけたらシェアをお願いします!ツイートシェア送るコメントを残すメールアドレスが公開されることはありません。USYuu113初めまして。ゆうたろうと申します。兵庫県出身、東京でシステムエンジニアをしております。現在は主にデータ分析、機械学習を活用してビジネスモデリングに取り組んでいます。日々学んだことや経験したことを整理していきたいと思い、ブログを始めました。旅行、カメラ、IT技術、江戸文化が大好きですので、これらについても記事にしていきたいと思っています。Clusterの違いProfile初めまして。東京で働くデータ分析屋兼アプリケーションエンジニアです。旅行とカメラと江戸時代が趣味です。日々勉強したこと、趣味のことについて、自分の記録も兼ねて。旅行記残そうと思って始めたブログですが、いつのまにか技術の話ばっかりに・・*記事はすべて個人の見解で、かつ記載時点の情報に基づいています。(AZ-104)を3日で取得した話。現AZ-305)を1週間で取得した話。Associate資格(AZ-204)を10日間で取得した話。(PL-900)を取得した話。2020【2022年最新版】Azureの認定資格を1ヶ月で全部とる。(DP-900)を2日で取得した話。(AI-900)を2日で取得した話。