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分裂测试和交叉验证之间的分数差异很大(10%)
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50
分。
<p>我正在处理一个分类问题: 2500行。 25000列 88个不同的班级分布不均</p> <p>然后发生了一件非常奇怪的事情:</p> <p>当我运行一打不同的分离测试列车时,我的分数总是在60%左右</p> <p>当我运行交叉验证时,我总是得到50%左右的分数。 屏幕如下:<a href="https://i.stack.imgur.com/FOy4b.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/FOy4b.png" alt="enter image description here"/></a> 此外,它与阶级的不平等分布无关,因为当我在TTS上放置stratifiy=y时,我保持在60%左右,当我放置stratifiedfold时,我保持在50%左右</p> <p>要记住哪个分数?为什么不同?对我来说,简历只是一系列的测试列车的拆分,彼此之间有不同的拆分,所以没有什么可以证明这样的分数差异是合理的</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>简短回答:将shuffle=True添加到您的KFold: 交叉分数(森林、X、y、cv=KFold(随机数=True))</p> <p>详细回答:连续的TrainTestSplit与经典KFold交叉验证之间的区别在于,在列车和测试集之间的拆分之前,TTS中存在混合。 分数的差异可能是由于数据集的排序方式有偏差。 因此,只需将shuffle=True添加到您的KFold(或分层折叠,这就是您所需要做的)</p>
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