您如何循環獲得 Python 中各種邏輯回歸測試大小的准確度分數？

Question

我正在嘗試循環不同的測試大小，以了解邏輯回歸的最高正確預測精度的最佳測試大小。

基本上，在下面的代碼中，我試圖遍歷定義范圍（ts_range）中的“ts”。 我得到“TypeError：'float' object 不能被解釋為 integer”

任何人都有解決此錯誤的解決方案，或者任何人都知道一種不同的簡潔方法來打印邏輯回歸的不同測試大小的准確度分數？

提前致謝。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics
ts_range = range(0,0.6)
ts_scores = []
for ts in ts_range:
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size = ts, random_state=4)
    y_pred = logisticreg.predict(X_test)
    scores = (metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))
    ts_scores.append(scores.mean())

print(ts_scores) 

Answer 1

range用於創建 integer 序列：例如0, 1, 2, 3, 4, ...

如果你想創建這個序列：例如0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6你可以這樣做：

ts_range = [n/10 for n in range(7)]