cv_results = model_selection.cross_validate(alg, data1[data1_x_bin], data1[Target], cv = cv_split,return_train_score=True)返回值

<think>我们正在讨论的是`cross_validate`函数的返回值，它是一个字典，通常称为`cv_results`。根据用户提供的引用，我们注意到在网格搜索（GridSearchCV）中也有一个`cv_results_`属性，但这里我们关注的是`cross_validate`返回的字典。 根据scikit-learn文档，`cross_validate`函数返回一个字典，包含以下键（注意：具体内容取决于传递的参数）： 1. **fit_time**：训练模型所花费的时间（秒），是一个数组，每个元素代表一个折的训练时间。 2. **score_time**：在测试集上评估模型所花费的时间（秒），也是一个数组，每个元素代表一个折的评分时间。 3. 对于每个评分指标（由`scoring`参数指定），会有两个键（如果设置了`return_train_score=True`）： - **test_<metric>**：每个折在测试集上的评分。例如，如果评分指标是'accuracy'，那么键就是'test_accuracy'。 - **train_<metric>**：每个折在训练集上的评分（仅当`return_train_score=True`时存在）。例如，'train_accuracy'。 此外，如果设置了其他返回选项，如`return_estimator`或`return_predictions`，则还会有： 4. **estimator**：训练好的模型列表（每个折一个），仅当`return_estimator=True`时存在。 5. **predictions**：测试集的预测值列表（每个折一个），仅当`return_predictions=True`时存在。注意：这个选项在`cross_validate`中并不直接存在，但可以通过设置`return_predictions=True`（在最新版本中）或者使用`cross_val_predict`来获取预测值。不过，在标准`cross_validate`中，通常不返回预测值，除非使用特定版本或参数。在scikit-learn 0.19版本后，`cross_validate`支持`return_predictions`参数（默认为False）[^1]。 需要注意的是，`cross_validate`返回的字典与`GridSearchCV`的`cv_results_`属性返回的字典不同，后者包含更详细的信息（如参数组合、排名等）。 下面我们详细说明`cross_validate`返回字典的常见键： - `fit_time`：数组，形状为(n_splits,)，表示每折训练模型的耗时（单位：秒）。 - `score_time`：数组，形状为(n_splits,)，表示每折在测试集上评分的耗时。 - 对于每个评分器（scorer）： - `test_<scorer_name>`：数组，形状为(n_splits,)，表示每折在测试集上的评分。 - 如果`return_train_score`设置为`True`，则还有`train_<scorer_name>`：数组，形状为(n_splits,)，表示每折在训练集上的评分。 如果设置了`return_estimator=True`，则还会包含： - `estimator`：列表，长度为n_splits，包含每个折训练出的模型对象。 如果设置了`return_predictions=True`（在支持的版本中），则还会包含： - `predictions`：列表，长度为n_splits，每个元素是该折测试集的预测值数组。 注意：`cross_validate`的返回值不包含每次交叉验证的具体参数（因为参数是固定的，不像网格搜索那样变化），也不包含每折的索引（但可以通过自定义交叉验证迭代器来获取）。 示例： 假设我们使用两个评分指标：'accuracy'和'roc_auc'，并且设置`return_train_score=True`，`return_estimator=True`，那么返回的字典将包含以下键： - 'fit_time' - 'score_time' - 'test_accuracy' - 'train_accuracy' - 'test_roc_auc' - 'train_roc_auc' - 'estimator' 我们可以通过以下代码来查看： ```python from sklearn.model_selection import cross_validate from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=100, random_state=42) model = RandomForestClassifier(random_state=42) cv_results = cross_validate( model, X, y, cv=3, scoring=['accuracy', 'roc_auc'], return_train_score=True, return_estimator=True ) print(cv_results.keys()) # 输出：dict_keys(['fit_time', 'score_time', 'estimator', # 'test_accuracy', 'train_accuracy', # 'test_roc_auc', 'train_roc_auc']) ``` 最后，用户提供的引用中提到了`grid_search.cv_results`（引用[2]），这是一个类似但更复杂的字典（包含不同参数组合的结果）。而`cross_validate`的返回值相对简单，只针对一个固定的模型参数。 因此，总结`cross_validate`返回的字典`cv_results`包含以下内容： 1. 时间信息：训练时间和评分时间。 2. 评分结果：测试集和训练集（如果要求）的多个评分指标的结果。 3. 可选：训练好的模型和预测结果（如果设置了相应参数）。 引用说明： - 引用[2]提到将网格搜索的`cv_results_`转换为DataFrame，同样，我们也可以将`cross_validate`返回的字典转换为DataFrame以便查看，但注意结构不同。 - 引用[3]提到在交叉验证中使用分层抽样（StratifiedKFold）来评估类别权重，这与`cross_validate`的使用场景相关，但未直接涉及返回值。 下面是一个将`cross_validate`结果转为DataFrame的示例（注意：由于每个键的值长度一致，我们可以转换为DataFrame）： ```python import pandas as pd # 假设cv_results是上面cross_validate返回的字典 df = pd.DataFrame({ 'fit_time': cv_results['fit_time'], 'score_time': cv_results['score_time'], 'test_accuracy': cv_results['test_accuracy'], 'train_accuracy': cv_results['train_accuracy'], 'test_roc_auc': cv_results['test_roc_auc'], 'train_roc_auc': cv_results['train_roc_auc'] }) # 注意：estimator列是对象，不适合放在DataFrame中，所以这里不包含 print(df) ``` 这样，我们就可以清晰地看到每一折的各项指标了。</think>`cross_validate` 函数返回的 `cv_results` 是一个包含详细交叉验证结果的字典，其内容会根据参数设置而变化。以下是主要组成部分及其含义： ### 一、基础时间指标 1. **fit_time** - 类型：数组 (长度=交叉验证折数) - 含义：每折模型训练耗时（秒） - 示例：`[0.12, 0.11, 0.13, 0.12, 0.11]` 表示5折交叉验证各折训练时间 2. **score_time** - 类型：数组 (长度=交叉验证折数) - 含义：每折模型评估耗时（秒） - 示例：`[0.02, 0.01, 0.02, 0.01, 0.02]` ### 二、性能评估指标（核心内容） 3. **test_<metric>** - 类型：数组 (长度=交叉验证折数) - 含义：测试集在指定评估指标上的得分 - 示例： - `test_accuracy`: 各折测试集准确率 - `test_precision`: 各折测试集精确率 - `test_recall`: 各折测试集召回率 4. **train_<metric>**（当 `return_train_score=True` 时存在） - 类型：数组 (长度=交叉验证折数) - 含义：训练集在评估指标上的得分 - 示例：`train_accuracy` 表示各折训练集准确率 ### 三、高级返回内容（需显式启用） 5. **estimator**（当 `return_estimator=True` 时存在） - 类型：列表 (长度=交叉验证折数) - 含义：每折训练完成的模型对象 - 用途：可提取特定折的模型进行深入分析 6. **predictions**（当 `return_predictions=True` 时存在） - 类型：数组的列表 (长度=交叉验证折数) - 含义：每折测试集的预测结果 - 示例：`[array([0,1,0,...]), ...]` 包含各折的预测标签 ### 四、数据结构示例 ```python { 'fit_time': array([0.12, 0.11, 0.13, 0.12, 0.11]), 'score_time': array([0.02, 0.01, 0.02, 0.01, 0.02]), 'test_accuracy': array([0.92, 0.94, 0.93, 0.91, 0.93]), 'train_accuracy': array([0.99, 0.98, 0.99, 0.98, 0.99]), # 当return_train_score=True 'estimator': [RandomForest(...), ...], # 当return_estimator=True 'predictions': [array([0,1,0,...]), ...] # 当return_predictions=True } ``` ### 五、结果分析建议 1. **性能稳定性分析**：计算各指标标准差 ```python std_test_acc = results['test_accuracy'].std() ``` 2. **过拟合检测**：对比训练/测试集表现 ```python gap = results['train_accuracy'].mean() - results['test_accuracy'].mean() ``` 3. **时间效率分析**： ```python total_time = results['fit_time'].sum() + results['score_time'].sum() ``` 4. **转换为DataFrame**（推荐使用引用[2]的方法）： ```python import pandas as pd results_df = pd.DataFrame.from_dict(results) ``` ### 六、注意事项 1. 当使用分层抽样（如 `StratifiedKFold`）时，结果更能反映类别不平衡数据的真实性能[^3] 2. 字典键名中的 `<metric>` 由 `scoring` 参数定义，支持自定义指标 3. 与 `GridSearchCV.cv_results_` 不同，此结果不包含超参数组合信息