机器学习算法库——Scikit-Learn简介：模型验证及模型选择

本博客所有内容均整理自《Python数据科学手册》，欢迎讨论交流~

Scikit-Learn评估器API的基本步骤为如下五步：

从Scikit-Learn导入评估器类并选择合适类型。
使用恰当的数值对选定的模型类进行实例化，并设置其超参数值。
对数据进行整理后获取特征向量与对应的目标向量。
通过调用模型实例的fit()方法来进行数据拟合训练。
将新数据输入到训练好的模型中进行预测：

• 在监督学习模型中, 通常采用预测函数推断新数据的属性
• 在无监督学习模型中, 通常主要采用变换函数（即transform）来转换数据特征, 或者利用预测函数（即predict）来推断数据潜在的属性

按照以下五个步骤进行操作：建立一个有效的机器学习模型并将其应用于新的数据集进行预测。在上述步骤中, 其中最为关键的两个阶段是最初两个阶段——模型选择与超参数配置.为了确保所选模型与参数能够最佳拟合数据, 我们需要采用一种系统的方法用于验证这些选择的有效性.

模型验证过程（model validation procedure）就是在选定好待优化的模型及其超参数后，在基于训练集数据的学习过程中生成该模型对已知数据集的预测结果，并比较生成的预测结果与实际观测值之间的差异。

在此处我将着重阐述两种模型验证方式。一种称为(保留样本 method)，另一种称为(cross-validat