在构建一个通用的评估工具时，我遇到了以下问题：cross_val_score.mean() 的结果与cross_val_predict 的结果略有不同。

为了计算测试分数，我使用了以下代码，该代码计算每个折叠的分数，然后计算所有折叠的平均值。

testing_score = cross_val_score(clas_model, algo_features, algo_featurest, cv=folds).mean()

为了计算tp、fp、tn、fn，我使用了以下代码，该代码计算所有折叠的这些指标（我猜是总和）。

test_clas_predictions = cross_val_predict(clas_model, algo_features, algo_featurest, cv=folds)test_cm = confusion_matrix(algo_featurest, test_clas_predictions)test_tp = test_cm[1][1]test_fp = test_cm[0][1]test_tn = test_cm[0][0]test_fn = test_cm[1][0]

这段代码的输出结果如下：

                         algo      test  test_tp  test_fp  test_tn  test_fn5                  GaussianNB  0.719762       25       13      190       714          LogisticRegression  0.716429       24       13      190       722      DecisionTreeClassifier  0.702381       38       33      170       580  GradientBoostingClassifier  0.682619       37       36      167       593        KNeighborsClassifier  0.679048       36       36      167       601      RandomForestClassifier  0.675952       40       43      160       56

以第一行为例，cross_val_score.mean() 给出的结果是0.719762（test），而通过计算分数25+190/25+13+190+71=0.719063545150… ((tp+tn)/(tp+tn+fp+fn))，结果略有不同。

我有机会在Quora上的一篇文章中读到：“在cross_val_predict() 中，元素的分组方式与cross_val_score() 略有不同。这意味着当你使用这些函数计算相同的指标时，可能会得到不同的结果。”

这背后的具体原因是什么？

回答：

这在cross_val_predict的文档中也有说明：

将这些预测结果输入评估指标可能不是衡量泛化性能的有效方法。除非所有测试集大小相同且指标能按样本分解，否则结果可能与cross_validate 和cross_val_score 不同。

在你的例子中，你的指标是准确率，它确实可以按样本分解。但由于总样本数（299）不是一个高度可分的数字，你的测试折叠可能大小不一，这可能解释了两个结果之间非常小的（相对的）差异。