为什么在进行KFold交叉验证后需要.fit

Question

如果交叉验证对训练数据进行k次训练我们的模型，那么为什么需要拟合方法。

当我使用以下代码时

from sklearn.model_selection import cross_val_score
cross_val_score(model, train_s1, target_s1, cv=5 , scoring='neg_mean_absolute_error')

我需要使用.fit才能使用.predict。但为什么 ？当交叉验证已经使我的模型在训练数据上训练时。

Answer 1

在交叉验证中，您处理折叠（K-Fold），这可能类似于 3、5、10 等，其中数据根据提到的折叠分成不同的部分。 CV，然后对每个折叠进行训练，并根据传递给 CV 的不同特征展示准确性。现在您已经了解了您的数据，并且您还知道哪个功能最适合处理您的数据。在此过程之后，您开始对实时数据进行实际的模型训练和预测（这就是您再次调用拟合的原因）。

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