StratifiedKFold交叉验证（k-fold cross-validation）

from operator import itemgetter
kfold = StratifiedKFold(n_splits = 5)
test_predict_lst = [] # the test output for every fold
for train_index, test_index in kfold.split(train_df, train_y):

这段代码使用了交叉验证（k-fold cross-validation）来对数据进行训练和测试。下面是对代码的详细解释：

导入库：代码开头导入了itemgetter函数和StratifiedKFold类，这两个都是从operator模块中导入的。itemgetter函数用于提取对象中的元素，StratifiedKFold类是用于执行分层k折交叉验证的工具。

初始化交叉验证：使用StratifiedKFold类创建了一个名为kfold的对象，指定了参数n_splits为5。这表示数据将被分成5个子集，每个子集都会被用作一次测试集，其余的作为训练集。

创建空列表：创建了一个空列表test_predict_lst，用于存储每个折叠（fold）的测试集的输出结果。

进行交叉验证循环：通过kfold.split(train_df, train_y)调用split方法对训练数据集train_df和对应的目标变量train_y进行分割。split方法返回一个生成器对象，该对象提供了每个折叠的训练索引和测试索引。

遍历折叠：使用for循环遍历生成器对象，每次迭代获取一个折叠的训练索引和测试索引。

训练和测试：在每个折叠中，使用训练索引和测试索引从原始数据集中获取相应的训练集和测试集。然后，可以使用这些数据进行模型的训练和测试。

训练集：train_df[train_index]表示根据训练索引从train_df中获取相应的训练数据子集。

测试集：train_df[test_index]表示根据测试索引从train_df中获取相应的测试数据子集。

存储测试结果：将每个折叠的测试结果存储在test_predict_lst列表中。这个列表将包含每个折叠的测试输出结果。

通过使用交叉验证，可以在保持数据分布一致的同时，对模型进行多次评估和验证，提高模型评估的可靠性和泛化能力。

下面是一个简单的案例来说明这段代码的用法：

假设有一个数据集train_df，包含特征数据，以及一个目标变量train_y，用于分类任务。

from operator import itemgetter
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

kfold = StratifiedKFold(n_splits=5)
test_predict_lst = []

for train_index, test_index in kfold.split(train_df, train_y):
    # 获取训练集和测试集
    X_train, X_test = train_df[train_index], train_df[test

当然！下面是一个完整的案例代码，演示了如何使用交叉验证对分类模型进行训练和测试：

import numpy as np
from operator import itemgetter
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 示例数据集
train_df = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12], [13, 14], [15, 16], [17, 18], [19, 20]])
train_y = np.array([0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1])

kfold = StratifiedKFold(n_splits=5)
test_predict_lst = []

for train_index, test_index in kfold.split(train_df, train_y):
    # 获取训练集和测试集
    X_train, X_test = train_df[train_index], train_df[test_index]
    y_train, y_test = train_y[train_index], train_y[test_index]

    # 创建分类模型（逻辑回归）
    model = LogisticRegression()

    # 在训练集上训练模型
    model.fit(X_train, y_train)

    # 在测试集上进行预测
    y_pred = model.predict(X_test)

    # 存储测试结果
    test_predict_lst.append(y_pred)

# 计算平均准确率
accuracy = accuracy_score(train_y, np.concatenate(test_predict_lst))
print("平均准确率:", accuracy)

在这个示例中，我们使用了一个简单的二维数据集train_df和相应的目标变量train_y。我们使用StratifiedKFold将数据集划分为5个折叠，并在每个折叠上进行训练和测试。

在每个折叠中，我们创建了一个逻辑回归模型，并使用训练数据进行训练。然后，我们使用该模型对测试数据进行预测，并将预测结果存储在test_predict_lst列表中。

最后，我们计算所有折叠的平均准确率，作为模型的性能评估指标。

StratifiedKFold交叉验证（k-fold cross-validation）

猜你喜欢