交差検証のスコアの数
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
import numpy as np
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = np.arange(20).reshape(20, 1)
y = 3 * np.arange(20) + 2
print(len(cross_val_score(LinearRegression(), X, y, cv=5)))- A
5 - B
1 - C
20 - D
4
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正解：A
cross_val_score は、cv で指定した分割の数だけスコアを返す。平均を取って、汎化性能の目安にする。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import numpy as np` | — |
| 2 | `from sklearn.model_selection import cross_val…` | — |
| 3 | `from sklearn.linear_model import LinearRegres…` | — |
| 4 | `X = np.arange(20).reshape(20, 1)` | X = [[0], [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7]… |
| 5 | `y = 3 * np.arange(20) + 2` | y = [2, 5, 8, 11, 14, 17, 20, 23, 26, 29, 3… |
| 6 | `print(len(cross_val_score(LinearRegression(),…` | X = [[0], [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7]…, y = [2, 5, 8, 11, 14, 1… |
| 結果 | 実際の出力 | 5 |
- A
正しい。5 分割交差検証では、分割ごとに 1 つ、合計 5 つのスコアが返る。
- B
誤り。分割の数だけスコアが返る。
- C
誤り。データの件数ではなく、分割の数。
- D
誤り。
cv=5なので 5 つ。
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