Pythonデータ分析模擬試験第6回問40・4章4節 scikit-learn（モデルの評価）

cross_validate

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_validate
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = np.arange(10).reshape(10, 1)
y = 2 * np.arange(10)
print(sorted(cross_validate(LinearRegression(), X, y, cv=2).keys()))

A
['test_score']
B
['fit_time', 'score_time', 'test_score']
C
['train_score', 'test_score']
D
[]

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正解：B

cross_validate は、複数の評価指標や、訓練スコア、時間も取得できる。単一のスコアの配列だけなら cross_val_score。

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(10).reshape(10, 1)`	X = [[0], [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7]…
5	`y = 2 * np.arange(10)`	y = [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
6	`print(sorted(cross_validate(LinearRegression(…`	X = [[0], [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7]…, y = [0, 2, 4, 6, 8, 10,…
結果	実際の出力	['fit_time', 'score_time', 'test_score']

A
誤り。それは cross_val_score の結果の形。
B
正しい。cross_validate は、スコアに加えて、学習と評価にかかった時間も返す。
C
誤り。return_train_score=True を指定したときに、訓練スコアも返る。
D
誤り。結果の辞書にキーがある。

学習のポイント：評価指標を複数指定するには、scoring にリストを渡す。

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