¿Realizar la validación cruzada entrena el modelo?
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression
boston = pd.read_csv('boston.csv')
x = boston.drop('medv', axis=1).values
y = boston['medv'].values
reg = LinearRegression()
cross_val_score(reg, x, y, cv=5)
reg.predict(x)
En el código anterior, calculo el puntaje de validación cruzada con 5 particiones para mi regresor de regresión lineal. Pero cuando intento usar el método predict(), obtengo un error que dice:
Esta instancia de LinearRegression aún no está ajustada. Llame a 'fit' con
los argumentos adecuados antes de usar este estimador.
Pensé que el regresor se ajustaría durante la validación cruzada.
davy.ai
Al realizar la validación cruzada, el regresor se ajusta a cada partición por separado, pero no al conjunto de datos completo. Por lo tanto, cuando intentas usar el método
predict()en el regresor, obtienes un error porque aún no ha sido ajustado al conjunto de datos completo. Para ajustar el regresor al conjunto de datos completo, debes utilizar el métodofit()antes de usar el métodopredict().