模型验证与参数调整丨数析学院

本节我们将继续基于 Scikit-Learn 库的相关模块，向大家介绍 Python 中一些模型验证及调优的工具。

为了方便后续的演示，首先导入示例数据集 iris，并对数据特征与标记（即模型的自变量与因变量）进行提取划分：

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我们构建一个 KNN 分类模型 model，用于验证准备：

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模型拟合与预测：

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导入 metrics 模块的 accuracy_score 函数，该函数能够帮助我们计算模型的准确率：

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交叉验证是机器学习中常用的模型验证方法，这需要我们将数据集划分为训练集与验证集，cross_validation 模块中的 train_test_split 函数能够帮助我们实现较轻松的划分：

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