我正在尝试使用代码,但它会向我显示此错误
NameError:name 'cross_validation' is not defined
当我运行此行
时X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X,y,test_size=0.2)
sklrean版本是0.19.1
答案 0 :(得分:4)
分别使用cross_val_score和train_test_split。使用
导入它们from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
然后在应用交叉验证分数之前,您需要通过某个模型传递数据。请按照以下代码作为示例进行相应更改:
xtrain,ytrain,xtest,ytest=train_test_split(balancedData.iloc[:,0:29],balancedData['Left'],test_size=0.25,random_state=123)
rf=RandomForestClassifier(max_depth=8,n_estimators=5)
rf_cv_score=cross_val_score(estimator=rf,X=xtrain,y=xtest,cv=5)
print(rf_cv_score)
在使用之前从sklearn导入随机森林。