留出法(hold-out)
使用 n:m and n + m =1 的形式对原数据进行分割,例如 train : test = 7 : 3 or train : test = 6.5 : 3.5 但是这种相对原始的处理方式效果并不好,缺点如下:
- 缺点一:浪费数据
- 缺点二:容易过拟合,且矫正方式不方便
这时,我们需要使用另外一种分割方式-交叉验证 或者 留P法(leave P out)
LOO 留一法 or LPO 留P法
LOO : 对于整个数据集而言,每次选取一个样本作为验证集,其余样本作为训练集
LPO : 对于整个数据集而言,每次选取P个样本作为验证集,其余样本作为训练集
LOO的好处在于,避免的数据的浪费,但是同时也拥有了,更高的性能开销
一般LOO相对于 K-Fold 而言,拥有更高的方差,但是对于方差占主导的情况时,LOO可能拥有比交叉验证更强的能力.
K-Fold
KFold 将所有的样例划分为 k 个组，称为折叠 (fold) （如果 k = n， 这等价于 Leave One Out（留一） 策略），都具有相同的大小（如果可能）。预测函数学习时使用 k - 1 个折叠中的数据，最后一个剩下的折叠会用于测试。在集成算法Stacking中就使用了这种方式(Bagging则为子采样,也是很有趣的方式,之前有介绍)
注意
而 i.i.d 数据是机器学习理论中的一个常见假设，在实践中很少成立。如果知道样本是使用时间相关的过程生成的，则使用 time-series aware cross-validation scheme 更安全。 同样，如果我们知道生成过程具有 group structure （群体结构）（从不同 subjects（主体） ， experiments（实验）， measurement devices （测量设备）收集的样本），则使用 group-wise cross-validation 更安全。
是否重复试验与分层的问题
分层: 对于K-Fold而言,保持每个分组中的train : test 的比例大致相等
重复: 即样本的放回采样,比如Bagging,训练集中部分样本会重复,部分样本永远不会出现
重复分层: 对于Sklearn中的K-Fold而言,指实现了采样中各个类别的比例与原数据集的各类别比例大致相等.
交叉验证
LOO 与 LPO 的交叉验证就是每个(或者每P个样本)都作为验证集一次,然后计算平均值,得出Score,K-Fold类似,不过不同的地方是分成了K折.
Sklearn中实现了便捷方法CV
快捷简便的使用
加载数据
from sklearn.model_selection import train_test_split,LeaveOneOut,LeavePOut
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
iris = datasets.load_iris()
clf_svc = svm.SVC(kernel='linear')
iris.data.shape,iris.target.shape((150, 4), (150,))
hold out
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.4, random_state=0)
clf_svc.fit(X_train,y_train)
accuracy_score(clf_svc.predict(X_test),y_test)0.9666666666666667
Leave One Out
loo = LeaveOneOut()
loo.get_n_splits(iris.data)
mean_accuracy_score_list = []
for train_index, test_index in loo.split(iris.data):
clf_svc.fit(iris.data[train_index], iris.target[train_index])
prediction = clf_svc.predict(iris.data[test_index])
mean_accuracy_score_list.append(accuracy_score(iris.target[test_index], prediction))
print(np.average(mean_accuracy_score_list))0.98
Leave P Out
LeavePOut 与 LeaveOneOut 非常相似，因为它通过从整个集合中删除 p 个样本来创建所有可能的 训练/测试集。对于 n 个样本，这产生了 m 个 训练-测试 对, m 等于 n个样本中 任意选取 p 个样本不计顺序自由组合的个数 。值得注意的是这种方式会导致计算开销大幅增加,下面的例子要比上面的例子,多花费 m-n 的时间
loo = LeavePOut(p=3)
mean_accuracy_score_list = []
for train_index, test_index in loo.split(iris.data):
clf_svc.fit(iris.data[train_index], iris.target[train_index])
prediction = clf_svc.predict(iris.data[test_index])
mean_accuracy_score_list.append(accuracy_score(iris.target[test_index], prediction))
print(np.average(mean_accuracy_score_list))0.9793627184231215
下面的例子更好地展示了,其效果:
X = np.ones(4)
lpo = LeavePOut(p=2)
for train, test in lpo.split(X):
print("%s %s" % (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]
K-Fold
普通的K-Fold仅仅是折叠,除此之外,还有分层K-Fold则,则进行的分层K-Fold.
from sklearn.model_selection import KFold,StratifiedKFold
X = ["a", "b", "c", "d"]
kf = KFold(n_splits=4)
for train, test in kf.split(X):
print("%s %s" % (train, test))[1 2 3] [0]
[0 2 3] [1]
[0 1 3] [2]
[0 1 2] [3]
X = np.array([[1, 2, 3, 4],
[11, 12, 13, 14],
[21, 22, 23, 24],
[31, 32, 33, 34],
[41, 42, 43, 44],
[51, 52, 53, 54],
[61, 62, 63, 64],
[71, 72, 73, 74]])
y = np.array([1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0])
stratified_folder = StratifiedKFold(n_splits=4, random_state=0, shuffle=False)
for train_index, test_index in stratified_folder.split(X, y):
print("Stratified Train Index:", train_index)
print("Stratified Test Index:", test_index)
print("Stratified y_train:", y[train_index])
print("Stratified y_test:", y[test_index],'\n')Stratified Train Index: [1 3 4 5 6 7]
Stratified Test Index: [0 2]
Stratified y_train: [1 0 1 1 0 0]
Stratified y_test: [1 0]
Stratified Train Index: [0 2 4 5 6 7]
Stratified Test Index: [1 3]
Stratified y_train: [1 0 1 1 0 0]
Stratified y_test: [1 0]
Stratified Train Index: [0 1 2 3 5 7]
Stratified Test Index: [4 6]
Stratified y_train: [1 1 0 0 1 0]
Stratified y_test: [1 0]
Stratified Train Index: [0 1 2 3 4 6]
Stratified Test Index: [5 7]
Stratified y_train: [1 1 0 0 1 0]
Stratified y_test: [1 0]
不过在实际的使用中我们更常用的是cross_val_score,一个封装好的交叉验证方法,来进行模型选择,其中默认的方法即为K-Fold,除此之外,我们还可以使用cross_val_predict来获取预测结果,不过效果不一定是最好偶.
from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores_clf_svc_cv = cross_val_score(clf_svc,iris.data,iris.target,cv=5)
print(scores_clf_svc_cv)
print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores_clf_svc_cv.mean(), scores_clf_svc_cv.std() * 2))
[0.96666667 1. 0.96666667 0.96666667 1. ]
Accuracy: 0.98 (+/- 0.03)
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
predicted = cross_val_predict(clf_svc, iris.data, iris.target, cv=10)
accuracy_score(iris.target, predicted)0.9733333333333334
参考
更多内容请参考我的博客,我会持续更新相关内容