如何意外地訓練測試拆分和交叉驗證？

Question

我在下面編寫了以下代碼，該代碼有效：

from surprise.model_selection import cross_validate

cross_validate(algo,dataset,measures=['RMSE', 'MAE'],cv=5, verbose=False, n_jobs=-1)

但是，當我這樣做時：（注意訓練集是在 cross_validate 中傳遞的，而不是整個數據集）

from surprise.model_selection import train_test_split
trainset, testset = train_test_split(dataset, test_size=test_size)
cross_validate(algo, trainset, measures=['RMSE', 'MAE'],cv=5, verbose=False, n_jobs=-1)

它給出了以下錯誤：

AttributeError: 'Trainset' object has no attribute 'raw_ratings'

我查了一下， Surprise 文檔說 Trainset 對象與數據集對象不同，這是有道理的。

但是，文檔沒有說明如何將訓練集轉換為數據集。

我的問題是： 1. 是否可以將 Surprise Trainset 轉換為驚喜數據集？ 2. 如果不是，訓練測試拆分整個數據集並交叉驗證的正確方法是什么？

Answer 1

2. 據我了解，交叉驗證將為您執行訓練集/測試集拆分。 所以你的第一行代碼是正確的，將分成5折（cv=5）。 每個折疊都將是對其他 4 個（火車）的測試。

如果您想要一個簡單的訓練/測試集，請參閱文檔中的這個示例。