sklearn中的交叉验证的实现(Cross-Validation)


Posted in Python onFebruary 22, 2021

sklearn是利用python进行机器学习中一个非常全面和好用的第三方库,用过的都说好。今天主要记录一下sklearn中关于交叉验证的各种用法,主要是对sklearn官方文档 Cross-validation: evaluating estimator performance进行讲解,英文水平好的建议读官方文档,里面的知识点很详细。

先导入需要的库及数据集

In [1]: import numpy as np

In [2]: from sklearn.model_selection import train_test_split

In [3]: from sklearn.datasets import load_iris

In [4]: from sklearn import svm

In [5]: iris = load_iris()

In [6]: iris.data.shape, iris.target.shape
Out[6]: ((150, 4), (150,))

1.train_test_split

对数据集进行快速打乱(分为训练集和测试集)

这里相当于对数据集进行了shuffle后按照给定的test_size 进行数据集划分。

In [7]: X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
  ...:     iris.data, iris.target, test_size=.4, random_state=0)
  #这里是按照6:4对训练集测试集进行划分

In [8]: X_train.shape, y_train.shape
Out[8]: ((90, 4), (90,))

In [9]: X_test.shape, y_test.shape
Out[9]: ((60, 4), (60,))

In [10]: iris.data[:5]
Out[10]: 
array([[ 5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
    [ 4.9, 3. , 1.4, 0.2],
    [ 4.7, 3.2, 1.3, 0.2],
    [ 4.6, 3.1, 1.5, 0.2],
    [ 5. , 3.6, 1.4, 0.2]])

In [11]: X_train[:5]
Out[11]: 
array([[ 6. , 3.4, 4.5, 1.6],
    [ 4.8, 3.1, 1.6, 0.2],
    [ 5.8, 2.7, 5.1, 1.9],
    [ 5.6, 2.7, 4.2, 1.3],
    [ 5.6, 2.9, 3.6, 1.3]])

In [12]: clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X_train, y_train)

In [13]: clf.score(X_test, y_test)
Out[13]: 0.96666666666666667

2.cross_val_score

对数据集进行指定次数的交叉验证并为每次验证效果评测

其中,score 默认是以 scoring='f1_macro'进行评测的,余外针对分类或回归还有:

sklearn中的交叉验证的实现(Cross-Validation)

这需要from sklearn import metrics ,通过在cross_val_score 指定参数来设定评测标准;
cv 指定为int 类型时,默认使用KFoldStratifiedKFold 进行数据集打乱,下面会对KFoldStratifiedKFold 进行介绍。

In [15]: from sklearn.model_selection import cross_val_score

In [16]: clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)

In [17]: scores = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5)

In [18]: scores
Out[18]: array([ 0.96666667, 1.    , 0.96666667, 0.96666667, 1.    ])

In [19]: scores.mean()
Out[19]: 0.98000000000000009

除使用默认交叉验证方式外,可以对交叉验证方式进行指定,如验证次数,训练集测试集划分比例等

In [20]: from sklearn.model_selection import ShuffleSplit

In [21]: n_samples = iris.data.shape[0]

In [22]: cv = ShuffleSplit(n_splits=3, test_size=.3, random_state=0)

In [23]: cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=cv)
Out[23]: array([ 0.97777778, 0.97777778, 1.    ])

cross_val_score 中同样可使用pipeline 进行流水线操作

In [24]: from sklearn import preprocessing

In [25]: from sklearn.pipeline import make_pipeline

In [26]: clf = make_pipeline(preprocessing.StandardScaler(), svm.SVC(C=1))

In [27]: cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=cv)
Out[27]: array([ 0.97777778, 0.93333333, 0.95555556])

3.cross_val_predict

cross_val_predictcross_val_score 很相像,不过不同于返回的是评测效果,cross_val_predict 返回的是estimator 的分类结果(或回归值),这个对于后期模型的改善很重要,可以通过该预测输出对比实际目标值,准确定位到预测出错的地方,为我们参数优化及问题排查十分的重要。

In [28]: from sklearn.model_selection import cross_val_predict

In [29]: from sklearn import metrics

In [30]: predicted = cross_val_predict(clf, iris.data, iris.target, cv=10)

In [31]: predicted
Out[31]: 
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
    0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
    1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
    1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
    2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2,
    2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2])

In [32]: metrics.accuracy_score(iris.target, predicted)
Out[32]: 0.96666666666666667

4.KFold

K折交叉验证,这是将数据集分成K份的官方给定方案,所谓K折就是将数据集通过K次分割,使得所有数据既在训练集出现过,又在测试集出现过,当然,每次分割中不会有重叠。相当于无放回抽样。

In [33]: from sklearn.model_selection import KFold

In [34]: X = ['a','b','c','d']

In [35]: kf = KFold(n_splits=2)

In [36]: for train, test in kf.split(X):
  ...:   print train, test
  ...:   print np.array(X)[train], np.array(X)[test]
  ...:   print '\n'
  ...:   
[2 3] [0 1]
['c' 'd'] ['a' 'b']


[0 1] [2 3]
['a' 'b'] ['c' 'd']

5.LeaveOneOut

LeaveOneOut 其实就是KFold 的一个特例,因为使用次数比较多,因此独立的定义出来,完全可以通过KFold 实现。

In [37]: from sklearn.model_selection import LeaveOneOut

In [38]: X = [1,2,3,4]

In [39]: loo = LeaveOneOut()

In [41]: for train, test in loo.split(X):
  ...:   print train, test
  ...:   
[1 2 3] [0]
[0 2 3] [1]
[0 1 3] [2]
[0 1 2] [3]


#使用KFold实现LeaveOneOtut
In [42]: kf = KFold(n_splits=len(X))

In [43]: for train, test in kf.split(X):
  ...:   print train, test
  ...:   
[1 2 3] [0]
[0 2 3] [1]
[0 1 3] [2]
[0 1 2] [3]

6.LeavePOut

这个也是KFold 的一个特例,用KFold 实现起来稍麻烦些,跟LeaveOneOut 也很像。

In [44]: from sklearn.model_selection import LeavePOut

In [45]: X = np.ones(4)

In [46]: lpo = LeavePOut(p=2)

In [47]: for train, test in lpo.split(X):
  ...:   print train, test
  ...:   
[2 3] [0 1]
[1 3] [0 2]
[1 2] [0 3]
[0 3] [1 2]
[0 2] [1 3]
[0 1] [2 3]

7.ShuffleSplit

ShuffleSplit 咋一看用法跟LeavePOut 很像,其实两者完全不一样,LeavePOut 是使得数据集经过数次分割后,所有的测试集出现的元素的集合即是完整的数据集,即无放回的抽样,而ShuffleSplit 则是有放回的抽样,只能说经过一个足够大的抽样次数后,保证测试集出现了完成的数据集的倍数。

In [48]: from sklearn.model_selection import ShuffleSplit

In [49]: X = np.arange(5)

In [50]: ss = ShuffleSplit(n_splits=3, test_size=.25, random_state=0)

In [51]: for train_index, test_index in ss.split(X):
  ...:   print train_index, test_index
  ...:   
[1 3 4] [2 0]
[1 4 3] [0 2]
[4 0 2] [1 3]

8.StratifiedKFold

这个就比较好玩了,通过指定分组,对测试集进行无放回抽样。

In [52]: from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

In [53]: X = np.ones(10)

In [54]: y = [0,0,0,0,1,1,1,1,1,1]

In [55]: skf = StratifiedKFold(n_splits=3)

In [56]: for train, test in skf.split(X,y):
  ...:   print train, test
  ...:   
[2 3 6 7 8 9] [0 1 4 5]
[0 1 3 4 5 8 9] [2 6 7]
[0 1 2 4 5 6 7] [3 8 9]

9.GroupKFold

这个跟StratifiedKFold 比较像,不过测试集是按照一定分组进行打乱的,即先分堆,然后把这些堆打乱,每个堆里的顺序还是固定不变的。

In [57]: from sklearn.model_selection import GroupKFold

In [58]: X = [.1, .2, 2.2, 2.4, 2.3, 4.55, 5.8, 8.8, 9, 10]

In [59]: y = ['a','b','b','b','c','c','c','d','d','d']

In [60]: groups = [1,1,1,2,2,2,3,3,3,3]

In [61]: gkf = GroupKFold(n_splits=3)

In [62]: for train, test in gkf.split(X,y,groups=groups):
  ...:   print train, test
  ...:   
[0 1 2 3 4 5] [6 7 8 9]
[0 1 2 6 7 8 9] [3 4 5]
[3 4 5 6 7 8 9] [0 1 2]

10.LeaveOneGroupOut

这个是在GroupKFold 上的基础上混乱度又减小了,按照给定的分组方式将测试集分割下来。

In [63]: from sklearn.model_selection import LeaveOneGroupOut

In [64]: X = [1, 5, 10, 50, 60, 70, 80]

In [65]: y = [0, 1, 1, 2, 2, 2, 2]

In [66]: groups = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3]

In [67]: logo = LeaveOneGroupOut()

In [68]: for train, test in logo.split(X, y, groups=groups):
  ...:   print train, test
  ...:   
[2 3 4 5 6] [0 1]
[0 1 4 5 6] [2 3]
[0 1 2 3] [4 5 6]

11.LeavePGroupsOut

这个没啥可说的,跟上面那个一样,只是一个是单组,一个是多组

from sklearn.model_selection import LeavePGroupsOut

X = np.arange(6)

y = [1, 1, 1, 2, 2, 2]

groups = [1, 1, 2, 2, 3, 3]

lpgo = LeavePGroupsOut(n_groups=2)

for train, test in lpgo.split(X, y, groups=groups):
  print train, test
  
[4 5] [0 1 2 3]
[2 3] [0 1 4 5]
[0 1] [2 3 4 5]

12.GroupShuffleSplit

这个是有放回抽样

In [75]: from sklearn.model_selection import GroupShuffleSplit

In [76]: X = [.1, .2, 2.2, 2.4, 2.3, 4.55, 5.8, .001]

In [77]: y = ['a', 'b','b', 'b', 'c','c', 'c', 'a']

In [78]: groups = [1,1,2,2,3,3,4,4]

In [79]: gss = GroupShuffleSplit(n_splits=4, test_size=.5, random_state=0)

In [80]: for train, test in gss.split(X, y, groups=groups):
  ...:   print train, test
  ...:   
[0 1 2 3] [4 5 6 7]
[2 3 6 7] [0 1 4 5]
[2 3 4 5] [0 1 6 7]
[4 5 6 7] [0 1 2 3]

13.TimeSeriesSplit

针对时间序列的处理,防止未来数据的使用,分割时是将数据进行从前到后切割(这个说法其实不太恰当,因为切割是延续性的。。)

In [81]: from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit

In [82]: X = np.array([[1,2],[3,4],[1,2],[3,4],[1,2],[3,4]])

In [83]: tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=3)

In [84]: for train, test in tscv.split(X):
  ...:   print train, test
  ...:   
[0 1 2] [3]
[0 1 2 3] [4]
[0 1 2 3 4] [5]

这个repo 用来记录一些python技巧、书籍、学习链接等,欢迎star github地址

Python 相关文章推荐
Python和php通信乱码问题解决方法
Apr 15 Python
详解Python程序与服务器连接的WSGI接口
Apr 29 Python
举例讲解Python设计模式编程的代理模式与抽象工厂模式
Jan 16 Python
Python统计纯文本文件中英文单词出现个数的方法总结【测试可用】
Jul 25 Python
对python Tkinter Text的用法详解
Oct 11 Python
python 删除字符串中连续多个空格并保留一个的方法
Dec 22 Python
在自动化中用python实现键盘操作的方法详解
Jul 19 Python
Python学习笔记之For循环用法详解
Aug 14 Python
关于Python内存分配时的小秘密分享
Sep 05 Python
Python 实现递归法解决迷宫问题的示例代码
Jan 12 Python
python绘制分布折线图的示例
Sep 24 Python
python3从网络摄像机解析mjpeg http流的示例
Nov 13 Python
Python爬虫分析微博热搜关键词的实现代码
Feb 22 #Python
anaconda升级sklearn版本的实现方法
Feb 22 #Python
详解Python 中的 defaultdict 数据类型
Feb 22 #Python
python快速安装OpenCV的步骤记录
Feb 22 #Python
Python中生成ndarray实例讲解
Feb 22 #Python
python爬虫利用代理池更换IP的方法步骤
Feb 21 #Python
Python用requests库爬取返回为空的解决办法
Feb 21 #Python
You might like
phpstorm配置Xdebug进行调试PHP教程
2014/12/01 PHP
PHP实现的sqlite数据库连接类
2014/12/12 PHP
php基础设计模式大全(注册树模式、工厂模式、单列模式)
2015/08/31 PHP
YII Framework框架教程之国际化实现方法
2016/03/14 PHP
什么是PHP7中的孤儿进程与僵尸进程
2019/04/14 PHP
Yii 框架控制器创建使用及控制器响应操作示例
2019/10/14 PHP
js查找父节点的简单方法
2008/06/28 Javascript
Jquery在IE7下无法使用 $.ajax解决方法
2009/11/11 Javascript
node.js实现BigPipe详解
2014/12/05 Javascript
玩转JavaScript OOP - 类的实现详解
2016/06/08 Javascript
JavaScript使用Ajax上传文件的示例代码
2017/08/10 Javascript
vue项目中公用footer组件底部位置的适配问题
2018/05/10 Javascript
vue在线动态切换主题色方案
2020/03/26 Javascript
[01:00:52]2018DOTA2亚洲邀请赛 4.4 淘汰赛 EG vs LGD 第一场
2018/04/05 DOTA
python2.7到3.x迁移指南
2018/02/01 Python
python 字典中取值的两种方法小结
2018/08/02 Python
python递归实现快速排序
2018/08/18 Python
python实现矩阵打印
2019/03/02 Python
用python3读取python2的pickle数据方式
2019/12/25 Python
pandas的相关系数与协方差实例
2019/12/27 Python
ipython jupyter notebook中显示图像和数学公式实例
2020/04/15 Python
使用python计算三角形的斜边例子
2020/04/15 Python
Python基于Faker假数据构造库
2020/11/30 Python
Expedia马来西亚旅游网站:廉价酒店,度假村和航班预订
2016/07/26 全球购物
标签和贴纸印刷:Lightning Labels
2018/03/22 全球购物
意大利奢侈品购物网站:Deliberti
2019/10/08 全球购物
EJB与JAVA BEAN的区别
2016/08/29 面试题
就业自荐信
2013/12/04 职场文书
餐饮加盟计划书
2014/01/10 职场文书
办公室主任先进事迹
2014/01/18 职场文书
简历的自我评价范文
2014/02/04 职场文书
优秀实习生感言
2014/03/01 职场文书
节能环保家庭事迹材料
2014/08/27 职场文书
学校师德师风自我剖析材料
2014/09/29 职场文书
《游戏王:大师决斗》新活动上线 若无符合卡组可免费租用
2022/04/13 其他游戏
Mysql排查分析慢sql之explain实战案例
2022/04/19 MySQL