python - 如何获取在 sklearn.cross_validation.cross_val_score 中内部分区的折叠本身？

Question

我正在使用:

sklearn.cross_validation.cross_val_score

进行交叉验证并获得每次运行的结果。

这个函数的输出是分数。

是否有一种方法可以获取在 cross_val_score 函数中内部分区的折叠(分区)本身？

Answer 1

没有办法提取 cross_val_score 中使用的内部交叉验证拆分，因为此函数不会公开任何相关状态。如 documentation 中所述, k-fold 或分层 k-fold 与 k=3 将被使用。

但是，如果您需要跟踪使用的交叉验证拆分，您可以通过创建自己的 cross validation iterators 显式传入 cross_val_score 的 cv 参数。 :

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)

这样它就可以使用您指定的拆分，而不是滚动自己的拆分。