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我很难理解给定的 RFECV example在当前文档中。在情节中,它被写为“nb of misclassifications”,所以我希望它“越低越好”。但在示例图中,最好的已被选为最高的交叉验证分数。所以我自然希望它与准确性相关(无论如何,评分表示代码的准确性)。但它是如何变得高于 1 的呢?
我对如何解释这些结果有点困惑。我将不胜感激。
谢谢!
最佳答案
RFECV有一个有用的 verbose
选项。使用 verbose=2
运行,您可以看到,对于 2 折交叉值检查,例如,grid_scores_
包含两个折分数的总和。
一般来说,对于 n 倍检查,grid_scores_
是倍数总和除以 n-1
,see in code .这似乎是一个错误;看到有点相关issue on the tracker .
关于python - scikit-learn:关于 RFECV 示例的问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/21163128/
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受此启发:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/feature_selection/plot_rfe_with_cross_validation.h
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