Understanding Sklearn's Cross Validation Scoring Process

Sklearn cross val score - это функция библиотеки Scikit-learn, которая позволяет оценить качество работы алгоритма машинного обучения посредством кросс-валидации.

Кросс-валидация - это метод, который позволяет оценить работу алгоритма на нескольких различных подмножествах данных. В процессе кросс-валидации данные разделяются на несколько частей, и каждая часть используется в качестве тестового набора данных.

Использование функции cross val score примерно выглядит следующим образом:

python
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4,
                            n_redundant=0, random_state=42)
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, random_state=42)
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)

В данном примере мы импортируем функцию cross_val_score из модуля model_selection, классификатор RandomForestClassifier из модуля ensemble и функцию make_classification из модуля datasets.

Затем мы создаем случайный набор данных (X,y) при помощи функции make_classification. Далее, мы создаем экземпляр классификатора RandomForestClassifier с параметрами n_estimators=10 и random_state=42.

Затем мы используем функцию cross_val_score, передавая ей созданный набор данных (X,y), классификатор RandomForestClassifier и параметр cv=5, который означает, что мы используем 5-кратную кросс-валидацию.

Функция cross_val_score возвращает массив, содержащий значения качества классификации на каждом тестовом наборе данных.

Таким образом, при помощи функции cross val score мы можем оценить качество работы алгоритма машинного обучения посредством кросс-валидации. Результаты оценки помогают выбрать наилучший алгоритм для конкретной задачи и подобрать наилучшие параметры.