sklearn.cross_validation.cross_val_score에서 내부적으로 분할 된 폴드 자체를 얻는 방법?

Question

내가 사용하고 있습니다 :

sklearn.cross_validation.cross_val_score

가 교차 검증을하고 각 실행의 결과를 얻을 수 있습니다.

이 함수의 출력은 점수이다.

cross_val_score 함수 내부에서 분할 된 주름 (파티션) 자체를 얻을 수있는 방법이 있는가?

Answer 1

이 기능은 그것에 대해 어떤 상태를 노출하지 않는 한, cross_val_score에 사용 된 내부 상호 검증 분할을 추출 할 수있는 방법이 없습니다. documentation에서 언급했듯이 k=3으로 k 배 또는 층화 k 배 중 하나를 사용합니다. 당신이 사용하는 교차 검증 분할을 추적해야하는 경우

그러나, 당신은 명시 적으로 만들어 cross_val_score의 cv 인수를 전달 할 수 cross validation iterators 자신의 : 당신이 지정한 분할을 사용하는

from sklearn.cross_validation import KFold, cross_val_score 
from sklearn.datasets import load_iris 
from sklearn.svm import SVC 

iris = load_iris() 
kf = KFold(len(iris.target), 5, random_state=0) 
clf = SVC(kernel='linear', C=1) 
scores = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=kf) 

그래서 자체적으로 롤링하는 대신 정확하게

Answer 2

cross_val_score위한 디폴트 공통 검사기 분류 K = 3을 가진 StratifiedKFold이다. StratifiedKFold을 사용하고 예제에 표시된대로 분할을 반복하여 교차 유효성 검사 반복자를 얻을 수 있습니다.