我尝试使用pandas_ml库完成交叉验证

df = pdml.ModelFrame(features, target)estimators = {'SVM: SVR': df.svm.SVR(),              'SVM: LinearSVR': df.svm.LinearSVR()}for label, estimator in estimators.iteritems():    scores = df.cross_validation.cross_val_score(estimator=estimator, cv=7, scoring='accuracy')    print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f) [%s]" % (scores.mean(), scores.std(), label))

然而，我得到了意外的错误

raise ValueError(“{0} is not supported”.format(y_type))

ValueError: continuous is not supported

有什么技巧吗？

回答：

这是因为准确率指标仅用于评分分类模型。它测量正确预测的比例。在回归中，你不关心预测的正确比例，而是想知道你的预测与正确答案相差多远——因为不太可能有任何预测会完全正确，所以这不是一个有意义的指标。

回归指标包括r2、mean_squared_error、mean_absolute_error等。

你可以使用如下代码：

scores = df.cross_validation.cross_val_score(estimator=estimator, cv=7, scoring='r2')