【Python那些事儿】准备数据——训练集和测试集

准备工作

在把数据用于机器学习的算法之前，必须认真准备数据。提供类别分布一致的训练集和测试集对于成功的分类模型是十分重要的。继续使用iris数据集，把80%的记录归入训练集，剩下的20%作为测试集。

操作方法

#导入必要的库
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np
from sklearn.cross_validation import train_test_split

#加载iris数据集
def get_iris_data():
    data = load_iris()
    x = data['data']#实例
    y = data['target']#类别标签
    input_dataset = np.column_stack([x, y])#列合并——类别标签和实例
    np.random.shuffle(input_dataset)#把数据打乱，使得记录能随机地分布到训练集和测试集中
    return input_dataset

#打印原始数据集及分割的训练集和测试集信息
def print_data(input_dataset):
    train_size = 0.80#80%作为训练集
    test_size = 1 - train_size#20%作为测试集
    input_dataset = get_iris_data()
    train, test = train_test_split(input_dataset, train_size=train_size)
    print('Compare Data Set Size')
    print('==========================')
    print('Original Dataset size: {}'.format(input_dataset.shape))
    print('Train size: {}'.format(train.shape))
    print('Test size: {}'.format(test.shape))
    return train, test, test_size

#定义get_class_distribution函数，它采用y的类别标签作为参数，返回一个字典，键是类别标签，值是这类记录数占总数的百分比分布。返回类别标签的分布情况。在随后的函数里调用这个函数，就可以了解训练集和测试集里的类别分布。
def get_class_distribution(y):
    d = {}
    set_y = set(y)
    for y_label in set_y:
        no_elements = len(np.where(y == y_label)[0])
        d[y_label] = no_elements
    dist_percentage = {class_label: count/(1.0*sum(d.values())) for class_label, count in d.items()}
    return dist_percentage

#定义print_class_label_split函数，把训练集和测试集作为参数。
def print_class_label_split(train, test):
    #打印训练集类别分布
    y_train = train[:,-1]
    train_distribution = get_class_distribution(y_train)
    print('\n Train data set class label distribution')
    for k, v in train_distribution.items():
        print('Class label = %d, percentage records = %.2f)'%(k, v))

    #打印测试集类别分布
    y_test = test[:,-1]
    test_distribution = get_class_distribution(y_test)
    print('\n Test data set class label distribution')
    for k, v in test_distribution.items():
        print('Class label = %d, percentage records = %.2f)'%(k, v))

if __name__ == '__main__':
    train, test = print_data(input_dataset=get_iris_data())
    print_class_label_split(train, test)

输出：

Compare Data Set Size
==========================
Original Dataset size: (150, 5)
Train size: (120, 5)
Test size: (30, 5)

 Train data set class label distribution
Class label = 0, percentage records = 0.33)
Class label = 1, percentage records = 0.35)
Class label = 2, percentage records = 0.32)

 Test data set class label distribution
Class label = 0, percentage records = 0.33)
Class label = 1, percentage records = 0.27)
Class label = 2, percentage records = 0.40)

结果分析：仔细看看这个结果，会发现训练集的类别标签分布和测试集的并不一致，测试集刚刚有40%的实例属于类别2，而训练集有32%的实例属于类别2。这说明我们之前的数据分割方式不太合适，因为训练集和测试集里的列别分布本应该是一致的。

接下来我们来看看如何在训练集和测试集里均匀地分布类别标签：

if __name__ == '__main__':
    from sklearn.cross_validation import StratifiedShuffleSplit#导入库

    input_dataset = get_iris_data()
    train, test, test_size = print_data(input_dataset)
    print_class_label_split(train, test)
    stratified_split = StratifiedShuffleSplit(input_dataset[:,-1],test_size=test_size)#调用sklearn里的StratifiedShuffleSplit函数。第一个参数是输入的数据集；第二个参数test_size定义了测试集的大小；第三个参数n_iter定义了只进行一次分割。

    for train_indx,test_indx in stratified_split:
        train = input_dataset[train_indx]
        test = input_dataset[test_indx]

    print_class_label_split(train, test)

输出：

Train data set class label distribution
Class label = 0, percentage records = 0.33)
Class label = 1, percentage records = 0.33)
Class label = 2, percentage records = 0.33)

 Test data set class label distribution
Class label = 0, percentage records = 0.33)
Class label = 1, percentage records = 0.33)
Class label = 2, percentage records = 0.33)

现在训练集和测试集的类别分布是一致的了！