5.1.4 반복 교차 검증

아래 링크를 통해 이 노트북을 주피터 노트북 뷰어(nbviewer.org)로 보거나 구글 코랩(colab.research.google.com)에서 실행할 수 있습니다.

주피터 노트북 뷰어로 보기 구글 코랩(Colab)에서 실행하기
In [1]:
# 노트북이 코랩에서 실행 중인지 체크합니다.
import os
import sys
if 'google.colab' in sys.modules:
    # 사이킷런 최신 버전을 설치합니다.
    !pip install -q --upgrade scikit-learn

import sklearn
In [2]:
from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold, StratifiedKFold
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

iris = load_iris()
logreg = LogisticRegression(max_iter=1000)
In [3]:
from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold

rskfold = RepeatedStratifiedKFold(random_state=42)
scores = cross_val_score(logreg, iris.data, iris.target, cv=rskfold)

print("교차 검증 점수:\n", scores)
print("교차 검증 평균 점수: {:.3f}".format(scores.mean()))
교차 검증 점수:
 [1.         0.96666667 0.93333333 1.         0.93333333 0.96666667
 0.96666667 0.93333333 1.         0.96666667 0.93333333 1.
 1.         0.96666667 0.96666667 0.9        1.         1.
 0.93333333 0.96666667 0.93333333 0.96666667 0.96666667 1.
 0.96666667 1.         0.96666667 0.96666667 0.9        1.
 0.96666667 0.96666667 0.96666667 0.96666667 0.93333333 0.96666667
 0.96666667 1.         1.         0.9        0.96666667 1.
 0.9        0.96666667 0.96666667 0.9        0.96666667 0.96666667
 1.         0.96666667]
교차 검증 평균 점수: 0.965