机器学习之模型验证——基于Scikit-Learn

《Python数据科学手册》 笔记 一、超参数       在模型拟合数据之前必须确定好的参数。 二、交叉验证       将模型分为N组，每一轮依次用模型拟合其中的 N-1 组数据，再预测剩下一组数据，评估模型准确率。      以五轮交叉验证为例： 用函数实现： 这是在我上一篇博客代码的基础上添加的，单独这两行代码是要报错的哦！（上一篇博客） 其中，model是实例化的一个模型（只需要初始化即

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