質問編集履歴
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自分なりの解釈を追加掲載
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下記のコードでの、 'mean_score','mean_std'でのパラメータの性能評価方法が知りたいです。
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'mean_score'の高いパラメーターを選択するでは、だめなのでしょうか。
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よろしくお願いいたします。
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下記に自分なりの解釈を追加掲載しました。
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自分なりの考え：cv（クロスヴァリエーション）セット（今回はcv=3）で、３分割交差検証をしてあり、
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各テストデータごとにスコア（これは、予測値と実測値の比較した分類正解率）を算出する。そのスコア
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が３通り出るので、その平均値が'mean_score'、また複数のスコア（n=3）の標準偏差が'mean_std'と
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いうもの。よって、'mean_score'の高いパラメーターを選択するのが基本となる。
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```
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import numpy as np
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import pandas as pd
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