loo = LeaveOneOut()
loo.get_n_splits(X)
for train_index, test_index in loo.split(X):
X_train, X_test = X.iloc[train_index], X.iloc[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
model = clf.fit(X_train, y_train)
accuracy = model_selection.cross_val_score(clf, X, y, cv=loo, scoring='accuracy')
print("Accuracy: %.3f%% (%.3f%%)" % (accuracy.mean()*100.0, accuracy.std()*100.0))
precision = model_selection.cross_val_score(clf, X, y, cv=loo, scoring='precision')
print("Precision: %.3f%% (%.3f%%)" % (precision.mean()*100.0, precision.std()*100))
Это часть перекрестной проверки. Когда я добавил оценку точности, я получил ошибку _warn_prf (average, modifier, msg_start, len (result)).
Мои данные содержат некоторые функции и двоичную цель.
Может ли кто-нибудь помочь мне с этим ? Спасибо!