数据集的划分

训练模型的时候，为防止模型只在训练集上有效，需将数据集划分为训练集，验证集，如8/2分，训练集占比80%，验证集占比20%
此时，不能从整体样本空间划分数据集，
应按照每个类别，进行8/2分

理解：
若在整个样本集上划分，比如
在这里插入图片描述

对2类样本的规律学习到的很少，模型有偏差
用学习到大多数0，1类样本规律的模型，预测2类样本，准确率也不会很高

就好比我们人的学习，学习的时候让你学习大量的语文，数学，然后考试的时候让你考大量的英语，那这尴尬了
能考好吗？肯定不能！

正确做法：
每类样本均按照8/2分的思想，保证训练集，验证集中每个类别的样本均衡
在这里插入图片描述
sklearn提供的数据集划分API
sklearn.model_selection.train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=3,stratify=None)
stratify默认为None，此时若数据集类别不均衡，那划分的训练集，验证集中的类别也可能差别很大，导致训练的模型不能学习到所有类别的知识规律，然后在不均衡的验证集上预测，效果更好不到哪去。

此时需指定stratify=y，按照每个类别抽取20%放入验证集，保证训练集，验证集中类别间的样本均衡性跟总数据集中类别的均衡性是一样的

代码：
可以更改stratify参数，试着运行看结果的差异

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np


#加载鸢尾花数据
X,y = load_iris(return_X_y=True)
print("总鸢尾花样本数:",X.shape[0])
m = X.shape[0]


#随机采样  制造样本不均衡的情况
X_ = np.random.choice(m,200)  #返回一维数组   index
X_ = list(X_)
X_.extend(list(range(50)))

X_ = np.array(X_)

X_ = np.unique(X_)  #去除重复的样本

print("随机选择%d个样本"%X_.shape[0])

#选出样本
X = X[X_]
y = y[X_]
print("总0类:",X[y==0].shape[0]/X.shape[0])
print("总1类:",X[y==1].shape[0]/X.shape[0])
print("总2类:",X[y==2].shape[0]/X.shape[0])


#
#划分随机采样的样本集
#在样本类别不均衡时，才可以看出stratify=y效果
X_train,X_verify,y_train,y_verify=train_test_split(X,y,test_size=0.2,\
                                               random_state=3,stratify=None)
print("\n")
print("train 0类:",X_train[y_train==0].shape)
print("train 1类:",X_train[y_train==1].shape)
print("train 2类:",X_train[y_train==2].shape)


#验证集
v0 = X_verify[y_verify==0]
v1 = X_verify[y_verify==1]
v2 = X_verify[y_verify==2]

#验证集里第0类   占总样本中第0类 的比例
print("test 0类:",v0.shape[0],"占比:",v0.shape[0]/X[y==0].shape[0])

#验证集里第1类   占总样本中第1类 的比例
print("test 1类:",v1.shape[0],"占比:",v1.shape[0]/X[y==1].shape[0])

#验证集里第2类   占总样本中第2类 的比例
print("test 2类:",v2.shape[0],"占比:",v2.shape[0]/X[y==2].shape[0])

交叉验证

数据集的划分具有不确定性，一次的划分可能会使训练集或者验证集中具有某些特殊样本，那此时仅经过一次数据集划分训练的模型，预测的准确率可能会受到到这些特殊样本的影响。
比如：我们该考试了，复习的全是基础题型，结果一考试全是竞赛题型，瞬间蒙圈，能考好吗？肯定不能

所以模型也是一样

解决方法：多次交叉验证，取准确率的平均值
如下：
在这里插入图片描述
代码：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,weights="distance")

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import cross_val_score

#划分数据集
X_train,X_verify,y_train,y_verify = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=3,stratify=y)

#交叉验证
cv_score = cross_val_score(clf,X_train,y_train,cv=10,scoring="accuracy")
print("交叉验证分数:",cv_score)
print("平均准确率:%.5f"%(cv_score.mean()))

学习曲线

学习曲线是诊断模型的最有效方法之一
可以清楚的看出是过拟合/欠拟合
选择训练集的大小

在这里插入图片描述

#sklearn API
from sklearn.model_selection import learning_curve
#model
#X,y
#cv
#train_sizes

验证曲线

模型性能关于某个超参数不同取值的函数关系
只能验证一个参数

from sklearn.model_selection import validation_curve

#参数
#model
#X,y
#参数名--“n_estimators”  只能对一个参数验证
#序列值
#cv=5

#原理
#当前model取不同的参数值时，分别对数据集进行5次交叉验证
#返回train_scores验证分数，test_scores验证分数

使用鸢尾花数据，基于随机森林建立分类模型，并对max_depth验证最佳取值

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.model_selection import validation_curve

X,y = load_iris(return_X_y=True)
rf = RandomForestClassifier()
train_scores,test_scores = validation_curve(rf,X,y,"max_depth",range(2,12),cv=5,scoring="f1_weighted")

#画验证曲线
plt.plot(range(2,12),test_scores.mean(axis=1),"go-",lw=2,label="max_depth CV")
plt.grid(linestyle=":")
plt.legend()
plt.show()

在这里插入图片描述

网格搜索

可以同时搜索多组参数的组合

from sklearn.model_selection import GridSearchCv
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier()
params = [{
    
    "n_estimators":range(100,500,50),"max_depth":range(2,12)}]

gs = GridSearchCV(rf,params,cv=5,scoring="f1_weighted")
gs.fit(X,y)

gs.predict(y_test)
gs.cv_results_
gs.best_estimator_
gs.best_params_
gs.best_score_