Sklearn çapraz doğrulama yineleyici endekslerle nasıl özelleştirilir?

Question

Custom cross validation split sklearn ile benzer GridSearchCV için kendi bölümlerimi tanımlamak istiyorum, ki bunun için yerleşik çapraz doğrulama yinelemesini özelleştirmem gerekiyor.

Yineleyicinin bunları benim için belirlemesine izin vermek yerine, GridSearch ile çapraz doğrulama için kendi dizi test dizileriimi geçmek istiyorum. Sklearn dokümantasyon sayfasındaki kullanılabilir cv yineleyicilerden geçtim ama bulamadım. Bu Data gibi bir şey customcv gibi çalışması için kullanılabilir Hangi eğitim-test endeksleri

>>> train_indices = [[1,3,5,7,9],[2,4,6,8]] 
>>> test_indices = [[2,4,6,8],[1,3,5,7,9]] 
       1st fold^ 2nd fold^ 
>>> custom_cv = sklearn.cross_validation.customcv(train_indices,test_indices) 
>>> clf = GridSearchCV(X,y,params,cv=custom_cv) 

benim kendi kümesi oluşturmak cv 2 kat için 9 örnekleri sahiptir uygulamak istediğiniz Örneğin

?

Answer 1

Aslında, çapraz doğrulama yineleyiciler yalnızca şu şekildedir: Yineleyiciler. Her iterasyonda bir tuple tren/test katını geri verirler. Bu da sizin için çalışması gerekir: Ayrıca

custom_cv = zip(train_indices, test_indices) 

, sen söz spesifik durum için, sen

[(array([1, 3, 5, 7, 9]), array([0, 2, 4, 6, 8])), 
(array([0, 2, 4, 6, 8]), array([1, 3, 5, 7, 9]))]