머신러닝 교차검증을 보다 간편하게 해주는, cross_val_score()

<cross_val_score()>

1. 폴드 세트를 설정하고

2. for 루프에서 반복으로 학습/테스트 데이터의 인덱스를 추출하고

3. 반복적으로 학습/예측을 수행하고 예측 성능을 반환했음.

▶ 이를 간단하게 한꺼번에 해주는 API

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.cross_val_score.html#sklearn.model_selection.cross_val_score

 

corss_val_score(estimator = Classifier/classifier냐 알고리즘 뭐냐, X=피쳐, Y=레이블 , scoring=예측 성능 평가 지표, cv= 교차검증폴드 수)

▷ classifier는 Stratified KFold 방식으로 되고, Regressor 는 KFold방식으로 됨.

 

▶ cv 로 지정된 횟수만큼 scoring  파라미터로 지정된 평가 지표로 평가 결괏값을 배열로 반환함

▷ 세상에 나 넘 충격... 여기서 이렇게 길게 적은게 이렇게 짧게.... https://dev-adela.tistory.com/236

▶ cross_val_score() : 이 API 는 내부에서 fit, predict, evaluation 을 시켜주므로 간단하게 교차 검증 가능

 > 이전 포스팅에서 한거랑 결과값 똑같다규,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,

 

<cross_validate()>

- cross_val_score()랑 비슷한 API

- 여러 개의 평가 지표 반환 가능. 

- 학습데이터에 대한 성능 평가 지표, 수행 시간도 같이 제공.

>>> 하지만 대부분 cross_val_score()를 사용함.