python - 从重复的 k 折交叉验证中访问预测

Question

我想使用 k 折交叉验证进行预测，最后将所有预测存储在一个文件中。

我能够进行预测并获得准确性，这就是我的做法：

cv1 = RepeatedKFold(n_splits=10, n_repeats=3, random_state=1)

model = LogisticRegression()

scores = cross_val_score(model, X, y, scoring='accuracy', cv=cv1, n_jobs=-1)
print('Accuracy: %.3f (%.3f)' % (mean(scores), std(scores)))

但是我没有找到任何方法或功能可以让我访问实际的预测。最后，我想得到一个包含每个数据点的 id 和预测标签的输出。

我试图找到一种访问预测的方法

cross_val_predict(model, X, y, cv=cv1, method='predict')

RepeatedKFold但是在使用交叉验证时此功能不起作用。

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