機器學習之模型驗證——基於Scikit-Learn

《Python數據科學手冊》 筆記 一、超參數       在模型擬合數據之前必須確定好的參數。 二、交叉驗證       將模型分爲N組，每一輪依次用模型擬合其中的 N-1 組數據，再預測剩下一組數據，評估模型準確率。      以五輪交叉驗證爲例： 用函數實現： 這是在我上一篇博客代碼的基礎上添加的，單獨這兩行代碼是要報錯的哦！（上一篇博客） 其中，model是實例化的一個模型（只需要初始化即

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