Scikit-learn - 交叉验证分数和预测一气呵成？

我不确定我是否错过了一些非常简单的事情，但我很难尝试将某些内容展示出来。Scikit-learn - 交叉验证分数和预测一气呵成？

我可以看到在scikit-learn中有cross_val_score和cross_val_predict函数。但是，我无法找到一种方法来一次性获得分数和预测。看起来非常明显，因为一个接一个地调用函数会浪费计算时间。是否有cross_val_score_predict函数或类似函数？

2016-12-06 Matek

这可能有助于http://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html#obtaining-predictions-by-cross-validation – Jakub

谢谢，虽然我想看看指标的变异性（如答案在下面的问题） – Matek

这似乎是这样一个自然的事情做它让我感到惊讶它没有实现。通常情况下，我想获得一个分数和一个预测值，这样我就可以对一个模型进行评分，然后保持关闭预测以后进行整合。 – josh

如果您运行cross_val_predict那么您可以检查结果的度量标准。这不是浪费计算时间，因为cross_val_predict本身不计算分数。

虽然这不会给你每一倍的分数，但只有总分（这不一定是坏的）。我认为你可以通过明确地创建KFold/...实例，然后使用它来拆分cross_val_predict结果来解决这个问题。

2016-12-06 20:12:12

是的，这是一种明显的方法。事情是我真的想看看指标的变化，这是不可能的。那么我会自己编写代码，正如你所建议的，只是不想重新发明轮子。谢谢 – Matek

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