sklearn中的交叉驗證（Cross-Validation）

? ? cross validation大概的意思是：對于原始數據我們要將其一部分分為traindata，一部分分為test data。train data用于訓練，test data用于測試準確率。在test data上測試的結果叫做validation error。將一個算法作用于一個原始數據，我們不可能只做出隨機的劃分一次train和testdata，然后得到一個validation error，就作為衡量這個算法好壞的標準。因為這樣存在偶然性。我們必須多次的隨機的劃分train data和test data，分別在其上面算出各自的validation error。這樣就有一組validationerror，根據這一組validationerror，就可以較好的準確的衡量算法的好壞。crossvalidation是在數據量有限的情況下的非常好的一個evaluate performance的方法。而對原始數據劃分出train data和testdata的方法有很多種，這也就造成了cross validation的方法有很多種。

1.?train_test_split

對數據集進行快速打亂（分為訓練集和測試集）

這里相當于對數據集進行了shuffle后按照給定的test_size?進行數據集劃分。

2.?cross_val_score

對數據集進行指定次數的交叉驗證并為每次驗證效果評測

調用方式：

sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None,n_jobs=1, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch='2*n_jobs')

返回值就是對于每次不同的的劃分raw data時，在test data上得到的分類的準確率。

參數解釋：

estimator：是不同的分類器，可以是任何的分類器。比如支持向量機分類器：estimator = svm.SVC(kernel='linear', C=1)

cv：代表不同的cross validation的方法。如果cv是一個int值，并且如果提供了rawtarget參數，那么就代表使用StratifiedKFold分類方式；如果cv是一個int值，并且沒有提供rawtarget參數，那么就代表使用KFold分類方式；也可以給定它一個CV迭代策略生成器，指定不同的CV方法。

scoring:默認Nnoe，準確率的算法，可以通過score_func參數指定；如果不指定的話，是用estimator默認自帶的準確率算法。

3.?KFold? (K折交叉驗證)

將數據集平均分割成K個等份

使用1份數據作為測試數據，其余作為訓練數據

計算測試準確率

使用不同的測試集，重復2、3步驟

對測試準確率做平均，作為對未知數據預測準確率的估計

最基礎的CV算法，也是默認采用的CV策略?。主要的參數包括兩個，一個是樣本數目，一個是k-fold要劃分的份數。

1 fromsklearn.model_selection import KFold 2 X= np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]]) 3 y= np.array([1, 2, 3, 4]) 4 kf= KFold(n_splits=2) 5 kf.get_n_splits(X)#給出K折的折數，輸出為2 6 print(kf) 7 #輸出為：KFold(n_splits=2, random_state=None,shuffle=False) 8 for train_index, test_index in kf.split(X): 9 print("TRAIN:",train_index, "TEST:", test_index) 10 X_train,X_test = X[train_index], X[test_index] 11 y_train,y_test = y[train_index], y[test_index] 12 #輸出：TRAIN: [2 3] TEST: [0 1] 13 # TRAIN: [0 1] TEST: [2 3]

##這里kf.split(X)返回的是X中進行分裂后train和test的索引值，令X中數據集的索引為0，1，2，3；第一次分裂，先選擇test，索引為0和1的數據集為test,

剩下索引為2和3的數據集為train；第二次分裂，先選擇test，索引為2和3的數據集為test,剩下索引為0和1的數據集為train。

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轉載于:https://www.cnblogs.com/yxh-amysear/p/9447722.html

總結

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