RidgeCV中的CV函数

Question

我正在sci-kit learn中使用Ridge回归函数。

有一个交叉验证函数RidgeCV。基本（示例）设置为：

RidgeCV(alphas=[0.1, 1.0, 10.0], cv=None, fit_intercept=True, scoring=None,
    normalize=False,store_cv_values=True)

比方说我想做一份10倍的简历。我是不是用"CV="这个参数设置的？我看到的每个RidgeCV都将cv设置为cv=None。

1） 甚至不确定这是设置10倍的正确位置。

2） 在文档中找不到除"无"之外的其他CV=参数值。

感谢

Answer 1

如果设置cv=None，则RidgeCV将使用"广义交叉验证"公式执行留一交叉验证，该分析公式将为您提供一岭回归计算成本的留一误差。

如果您想使用其他交叉验证方案，您可以：只需从sklearn.cross_validation导入它们。例如

from sklearn.cross_validation import KFold, ShuffleSplit
cv1 = KFold(n_samples, k=10)
cv2 = ShuffleSplit(n_samples, test_size=.2, n_iter=20)

然后可以将这些迭代器作为cv=...传递。如果将cv设置为数字，例如cv=5，则默认为KFold(n_samples, k=5)交叉验证。