機器學習筆記之交叉驗證

在評估演算法的效果時，為什麼要進行交叉驗證呢，檢視了官方說明文件後，對交叉驗證做了如下的描述：

在了解交叉交叉驗證之前，我們先了解如下知識：

過擬合：是指所建立的機器學習模型在訓練樣本中表現得過於優越，導致在驗證資料集以及測試資料集中表現不佳。為了避免這種情況，通常的做法是執行（監督）機器學習實驗時將部分可用資料作為測試集。關於測試集和訓練集的劃分，sklearn模型中有如下方法：

#匯入相關模組
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
#載入資料集
iris = datasets.load_iris()
iris.data.shape, iris.target.shape
((150, 4), (150,))

現在可以快速抽樣培訓，同時拿出40％的測試資料（評估）我們的分類器：

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.4, random_state=0)
x_train.shape, y_train.shape
out:((90, 4), (90,))
x_test.shape, y_test.shape
out:((60, 4), (60,))
clf = svm.svc(kernel='linear', c=1).fit(x_train, y_train)
clf.score(x_test, y_test) 
out:0.96...

在svm中，通過設定不同的引數時，即我們平時所說的調參，在測試集上仍然可能存在著過擬合的情況，因為可以通過調整不同的引數使得模型達到最優，針對這種情況，模型的泛化能力較弱。為了解決這一問題，資料集的另一部分可以被稱為所謂的「驗證集」：訓練在訓練集上進行，之後對驗證集進行評估。驗證所得到模型的效果。

通過將可用資料分為三組，我們大大減少了可用於學習模型的樣本數，其結果可能取決於一對（訓練，驗證）集合的特定隨機選擇。解決這個問題的方法是稱為交叉驗證的過程。乙個測試集雖然仍需要進行最終評估，但是在做cv時不再需要驗證集。這一過程被稱為k- fold cv，訓練集被分為k個較小的集合（其他方法如下所述，但通常遵循相同的原則）。對於k 「摺疊」中的每乙個，遵循以下過程：

即：k折交叉驗證就是把樣本分為k份，其中k-1份用來做訓練建立模型，留剩下的乙份來驗證，交叉驗證重複k次，每個子樣本驗證一次。

然後通過k折交叉驗證方法，可以得出每次計算時的平均得分。這種方法在效能上可能代價較高，但是不會浪費太多的資料（如固定任意測試集的情況），這是其主要優點，例如反向推理，其中樣本數量非常小。

計算交叉驗證指標

在計算交叉驗證的指標時，model_selection模組中cross_val_score函式進行計算，看如下例子

from sklearn.model_selection import cross_val_score
clf = svm.svc(kernel='linear', c=1)
scores = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5)
scores 
out[38]: array([ 0.96666667, 1. , 0.96666667, 0.96666667, 1. ])

因此，評估模型得分的平均分數和95％置信區間可以通過如下方法得到：

print("accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))
accuracy: 0.98 (+/- 0.03)

預設情況下，每個cv迭代時計算的分數score。可以通過使用評分引數的改變而有所不同：

from sklearn import metrics
scores = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5, scoring='f1_macro')
scores 
out[42]: array([ 0.96658312, 1. , 0.96658312, 0.96658312, 1. ])

從以上的描述中，我們可以得出交叉驗證的思想：

其是把在某種意義下將原始資料(dataset)進行分組,一部分做為訓練集(train set),另一部分做為驗證集(validation set or test set),首先用訓練集對分類器進行訓練,再利用驗證集來測試訓練得到的模型(model),以此來做為評價分類器的效能指標。

因此可以得出交叉驗證的目的：得到穩定可靠的模型。

機器學習筆記之交叉驗證

機器學習評估指標之交叉驗證

機器學習筆記6 交叉驗證

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