Python——sklearn.model_selection.cross_val_score()函式學習
cross_val_score(model_name, X,y， cv=k)
作用：驗證某個模型在某個訓練集上的穩定性，輸出k個預測精度。
K折交叉驗證（k-fold）
把初始訓練樣本分成k份，其中（k-1）份被用作訓練集，剩下一份被用作評估集，這樣一共可以對分類器做k次訓練，並且得到k個訓練結果。
Python實現方法：
from sklearn.model_selection import cross_val_score clf = sklearn.linear_model.LogisticRegression() # X:features y:targets cv:k cross_val_score(clf, X, y, cv=5)
output:每次驗證的分數。
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