Scikit 学习交叉验证拆分
Scikit learn cross validation split
我目前正在使用 cross_validation.cross_val_predict 来获取 LogisticRegression 分类器所做的预测。我的问题是：训练集的数据百分比是多少，测试集的数据百分比是多少？是 80%-20% 的拆分吗？
我在 Whosebug 上查看了网站和其他问题，但没有找到问题的答案。
在 documentation for this function 中，它声明 cv 参数：
cv : cross-validation generator or int, optional, default: None
A cross-validation generator to use. If int, determines the number of folds in StratifiedKFold if y is binary or multiclass and estimator is a classifier, or the number of folds in KFold otherwise. If None, it is equivalent to cv=3. This generator must include all elements in the test set exactly once. Otherwise, a ValueError is raised.
我目前正在使用 cross_validation.cross_val_predict 来获取 LogisticRegression 分类器所做的预测。我的问题是：训练集的数据百分比是多少，测试集的数据百分比是多少？是 80%-20% 的拆分吗？
我在 Whosebug 上查看了网站和其他问题，但没有找到问题的答案。
在 documentation for this function 中，它声明 cv 参数：
cv : cross-validation generator or int, optional, default: None A cross-validation generator to use. If int, determines the number of folds in StratifiedKFold if y is binary or multiclass and estimator is a classifier, or the number of folds in KFold otherwise. If None, it is equivalent to cv=3. This generator must include all elements in the test set exactly once. Otherwise, a ValueError is raised.