質問編集履歴
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文章の訂正
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -6,13 +6,17 @@
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6
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7
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現在回帰問題をRidgeで解こうと考えています.
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-
その際にk-CrossVaridationを用いてモデルを評価したいのですが,
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+
その際にk-CrossVaridationを用いてモデルを評価したいのですが,通常MSEの評価で十分だと思います.
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-
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+
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-
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+
しかし,仮に罰則項を加えた評価をする場合,罰則項を含めたscoringの実装は
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(https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#scoring-parameter)
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-
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+
自分で用意する必要があります.
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+
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+
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+
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+
つまり,その度にCVのタームごとに罰則項も足すことになります.
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@@ -128,7 +132,7 @@
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-
##
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+
## MSEによる評価
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scores=[]
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@@ -142,8 +146,6 @@
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scores.append(-np.mean(cross_val_score(models[i],x_20,y,scoring='neg_mean_squared_error',cv=2)))
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-
## I should change scoring
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-
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# scores=[998.8563668508611, 7219.762790532995, 892499000007.7985, 3360.0200907347216]
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1
書きミスの訂正(else-> elif)
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -224,7 +224,7 @@
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224
224
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225
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scores.append(-np.mean(cross_val_score(models[i],x,y,scoring=score_func,cv=10)['test_ridge']))
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-
el
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+
elif i==3:
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scores.append(-np.mean(cross_val_score(models[i],x_20,y,scoring=score_func,cv=10)['test_ridge']))
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