使用train_test_split进行数据集划分，并采用交叉验证的方法进行评估

文章结构概述

• 一、交叉验证概述

  • • 1.1 简单交叉验证 train_test_split

    • 1.2 K折交叉验证 K-Folder Cross Validation

    • • 1.2.1 k-折交叉验证实施流程

    • 1.3 留一法交叉验证 Leave-one-out Cross Validation

    • 1.4 自助抽样法 Bootstrapping

    • 1.5 分层交叉验证 StratifiedKFold

    • 1.6 留P法交叉验证 LeavePOut

    • 1.7 分组交叉验证 GroupKFold

    • • 1.7.1 LeavePOut 和 ShuffleSplit 的差异分析

    • 1.8 时间序列划分方法 TimeSeriesSplit

  • 二、train_test_split() 函数详解

  • • 2.1 常见使用方式如下所示
    • 2.2 参数含义说明
    • 2.3 计算与评估交叉验证性能指标

  • 三、代码实现与整合

  • 颇具趣味性的是，Python始终在其中扮演重要角色

  • 培训说明

一、交叉验证介绍

交叉验证是机器学习过程中用于构建模型及检验模型参数的一种常见方法。从其名称即可理解，该方法通过多次重复利用数据，