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machine-learning - 使用 sklearn 的 cross_validate 方法的复合估计器, "fit_time"参数包含什么?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:39:35 26 4
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使用 sklearn make_pipeline 实用程序,您可以创建一个复合估计器,就像我在下面所做的那样(clf)。每次调用 cross_validate 方法时,它首先在不用于验证的 kfold 上拟合 minmax 缩放器,然后转换最终的折叠,然后才是模型拟合。

cross_validate 方法返回一个名为“fit_time”的值。此拟合时间是否考虑了最小最大缩放,或者仅训练“模型”(make_pipeline 的第二个参数)。

谢谢。

#The following clf uses minmax scaling
clf = make_pipeline(preprocessing.MinMaxScaler(), model)

results = cross_validate(clf, Data, labels, cv=kfold,return_train_score=True)

最佳答案

基于docs :

fit_time

The time for fitting the estimator on the train set for each cv split.

我想说它只计算估计器,它应该是模型而不是缩放。

但是您可以测试它,如果您在一次测试运行中排除缩放并查看时间是否不同。

关于machine-learning - 使用 sklearn 的 cross_validate 方法的复合估计器, "fit_time"参数包含什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59604642/

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