파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판): 사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서

5

장

모델 평가와 성능 향상

325

그림

5-1

5-겹 교차 검증에서의 데이터 분할

보통 데이터의 첫 번째

1

/

5

조각이 첫 번째 폴드이고 두 번째

1

/

5

조각이 두 번째 폴드가 되는

식입니다.

5.1.1

scikit

-

learn

의 교차 검증

scikit

-

learn

에서 교차 검증은

model

_

selection

모듈의

cross

_

val

_

score

함수로 구현되어

있습니다.

cross

_

val

_

score

함수의 매개변수는 평가하려는 모델과 훈련 데이터, 타깃 레이블

입니다.

iris

데이터셋에 적용한

LogisticRegression

을 평가해보겠습니다.

In [5]:

from sklearn.model_selection import cross_val_score

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

iris = load_iris()

logreg = LogisticRegression()

scores = cross_val_score(logreg, iris.data, iris.target)

print("교차 검증 점수:", scores)

Out [5]:

교차 검증 점수: [ 0.961 0.922 0.958]

여기에서는

cross

_

val

_

score

가

3

-겹 교차 ...