반응형
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
| 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
| 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
| 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |
| 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- broscoding
- java역사
- 머신러닝
- postorder
- web
- Keras
- 데이터전문기관
- inorder
- C언어
- cudnn
- discrete_scatter
- 자료구조
- web 용어
- CES 2O21 참여
- mglearn
- vscode
- 웹 용어
- classification
- bccard
- 대이터
- web 사진
- 재귀함수
- KNeighborsClassifier
- pycharm
- tensorflow
- 결합전문기관
- web 개발
- paragraph
- html
- CES 2O21 참가
Archives
- Today
- Total
bro's coding
sklearn.model_selection.cross_val_score.StratifiedKFold 본문
[AI]/python.sklearn
sklearn.model_selection.cross_val_score.StratifiedKFold
givemebro 2020. 4. 24. 11:37반응형
원본 DATA의 비율을 유지한다.

셔플을 하지 않았기 때문에 결과값은 항상 같다
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
kfold=StratifiedKFold(3)
socres1=cross_val_score(LogisticRegression(),iris.data,iris.target,cv=kfold)
socres1
# array([0.96078431, 0.92156863, 0.95833333])
반응형
'[AI] > python.sklearn' 카테고리의 다른 글
| sklearn.precision,recall (0) | 2020.04.24 |
|---|---|
| sklearn.metrics.confusion_matrix(판정표) (0) | 2020.04.24 |
| sklearn.model_selection.cross_val_score.LeaveOneOut (0) | 2020.04.24 |
| sklearn.cross_val_score.models (0) | 2020.04.24 |
| sklearn.model_selection.cross_val_score.KFold (0) | 2020.04.24 |
| sklearn.model_selection.cross_val_score (0) | 2020.04.24 |
| sklearn.manifold. TSNE (0) | 2020.04.23 |
| sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.mnist (0) | 2020.04.23 |
Comments