使用交叉验证评估模型

描述

交叉验证（cross-validation）是一种常用的模型评估方法，在交叉验证中，数据被多次划分（多个训练集和测试集），在多个训练集和测试集上训练模型并评估。相对于单次划分训练集和测试集来说，交叉验证能够更准确、更全面地评估模型的性能。

本任务的主要实践内容：

1、 应用k-折交叉验证（k-fold）

2、 应用留一法交叉验证（leave-one-out）

3、 应用打乱划分交叉验证（shuffle-split）

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环境

• 操作系统：Windows10、Ubuntu18.04

• 工具软件：Anaconda3 2019、Python3.7

• 硬件环境：无特殊要求

• 依赖库列表

  scikit-learn	0.24.2
  

分析

任务数据集采用鸢尾花（iris）数据集，使用逻辑回归和K-最近邻创建分类模型，分别练习三种交叉验证方法的使用。

本任务涉及以下环节：

a）k-折交叉验证评估模型

b）留一法交验证评估模型

c）打乱划分交叉验证评估模型

实施

步骤1、使用K-折交叉验证评估模型

from sklearn.model_selection import cross_val_score # 交叉验证函数
from sklearn.datasets import load_iris 
from sklearn.linear_model import LogisticRegression iris = load_iris() # 加载iris数据集
model = LogisticRegression() # 创建逻辑回归模型# 交叉验证，参数依次为：模型、数据、数据标签、cv（即折数K）
scores = cross_val_score(model, iris.data, iris.target, cv=3) # cv=3，即3折交叉，输出3个评估成绩
print(scores) # 每次的评估成绩（数组）
print(scores.mean()) # 计算平均成绩

输出结果：

[0.98 0.96 0.98]
0.9733333333333333

说明：

1. Scikit-learn交叉验证函数为cross_val_score，参数cv表示划分的折数k，通常取值3、5或10。

本例中cv=3，表示将数据集分为3份进行交叉验证，其返回值为3次评估的成绩

2. 本例中cv=3，表示将数据集分为3份进行交叉验证，其返回值为3次评估的成绩。

步骤2、使用留一法（leave-one-out）交叉验证评估模型

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import LeaveOneOut, cross_val_score
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier iris = load_iris() # 加载数据集
model = KNeighborsClassifier() # 创建模型loo = LeaveOneOut() # 定义留一法策略，作为cv参数的值
scores = cross_val_score(model, iris.data, iris.target, cv=loo)print(len(scores)) # 留一法输出150个评估成绩（因为样本数为150）
print(scores.mean()) # 计算平均成绩

输出结果：

150
0.9666666666666667

说明：

1、 留一法交叉验证可以看作是极端情况下的k-折交叉验证。每次选1个样本做测试集、其他样本做训练集进行评估，有多少样本就会评估多少次。

2、 本例中样本数为150，因此交叉验证返回150个结果。

步骤3、使用打乱划分（shuffle-split）交叉验证评估模型

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit, cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression iris = load_iris()
model = LogisticRegression()# 划分5次，每次取100个样本作为训练集，10个样本作为测试集
shuffle_split = ShuffleSplit(train_size=100, test_size=10, n_splits=5) 
scores = cross_val_score(model, iris.data, iris.target, cv=shuffle_split) 
print(scores)
print(scores.mean())# 除指定样本个数外，还可以指定百分比
# 这里就是划分5次，每次取80%为训练集，20%为测试集
shuffle_split = ShuffleSplit(train_size=0.8, test_size=0.2, n_splits=5) 

输出结果：

[1. 1. 1. 1. 1.]
1.0

说明：

1. 该方法可以同时指定划分次数和训练集与测试集大小。

2. 参数说明：

   • n_splits 划分次数
   • train_size 训练集样本数量或比例
   • Test_size 测试集样本数量或比例

3. 该方法允许只取部分样本参与训练和评估，因此适用于比较大的数据集。

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