我一直在使用http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cross_validation.cross_val_score.html
为了交叉验证Logistic回归分类器。我得到的结果是：
[ 0.78571429 0.64285714 0.85714286 0.71428571
0.78571429 0.64285714 0.84615385 0.53846154
0.76923077 0.66666667]
我的主要问题是如何找到哪个组/对子最大程度地提高分类器得分并产生0.857。
后续问题：以此设置训练我的分类器是一种好的做法吗？
先感谢您。
最佳答案
我是否以及如何找到哪组/对折才能最大化我的分类器得分
从cross_val_score的文档中，您可以看到它在特定的cv对象上运行。 （如果未明确给出，则在某些情况下为KFold，在其他情况下为其他内容-请参阅此处的文档。）
您可以遍历此对象（或相同对象）以找到确切的训练/测试索引。例如：
for tr, te in KFold(10000, 3):
# tr, te in each iteration correspond to those which gave you the scores you saw.
以此集训练我的分类器是否是一个好习惯。
绝对不！
交叉验证的唯一合法用途是用于评估整体性能，在不同模型之间进行选择或配置模型参数。
一旦建立了模型，就应该在整个训练集中对其进行训练。对碰巧给出最佳分数的子集进行训练是完全错误的。
关于python - Scikit Learn中的交叉验证，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/34880843/