python - 如何保存最佳验证分数结果，即保存 6 个拆分中的第 5 个拆分

Question

我已将数据拆分为 6 个拆分的时间序列拆分，我的设计的最佳分数是第 5 个拆分。我想获得有关如何保存绘图以获得最佳拆分的帮助，换句话说，我可以保存拆分 5 的结果。我正在尝试比较 SVR 预测和 RNN 预测的准确性。

下面是我的 SVR 设计的片段（也许这可以让任何人指出我正确的方向）

timeseries_split = TimeSeriesSplit(n_splits=6) 


for train_index, test_index in timeseries_split.split(X)

  X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
  y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
  SVR=svm.SVR(kernel='rbf',C=1,gamma=80).fit(x_train,y_train) 
  rbf = SVR.predict(x_test)
  plt.plot( rbf)
  plt.show()

如果可能，请帮助将第 5 个分数保存在变量中，或者任何其他方法将不胜感激。

Answer 1

在每次迭代中计算score并保存最佳分数和最佳分割数据：

timeseries_split = TimeSeriesSplit(n_splits=6) 

bestScore = -1.0
bestRbf = None
for train_index, test_index in timeseries_split.split(X)
  X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
  y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
  SVR=svm.SVR(kernel='rbf',C=1,gamma=80).fit(x_train,y_train) 
  newScore = SVR.score(x_test)
  if newScore > bestSoFar:
     bestSoFar = newScore
     bestRbf = SVR.predict(x_test)
plt.plot(bestRbf)
plt.show()

请注意，上述解决方案比您要求的解决方案要好一些：这个解决方案会找到最佳拆分 - 因此它不需要像您的问题中那样对第五个解决方案进行硬编码。