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  • pytorch K折交叉验证 代码
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  • 十折交叉验证程序

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  • python十折交叉验证

    千次阅读 2021-08-02 11:39:58
    假设有110个数据,创建一个数组,然后在循环中赋值创建索引

    假设有110个数据,创建一个数组,然后在循环中赋值创建索引

    kfold = 10
    acc=[]
    for i in range(kfold):
        print("fold #",str(i+1))
        foldindex = np.zeros(shape=(1,110))
        foldindex[:,i*11:i*11+11] = 1
        trainindex = foldindex == 0
        testindex = foldindex ==1
    
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  • 在pytorch中实现十折交叉验证

    千次阅读 2021-11-16 20:54:08
     本想在网上找个代码,看到大部分写的代码有点乱,有些直接自己把交叉验证代码撸了出来????,也不知道对不对,我不敢用。然后我还是自己结合sklearn库的交叉验证接口来应用到torch中进行交叉验证。  关于各种交叉...

    本想在网上找个代码,看到大部分写的代码有点乱,有些直接自己把交叉验证代码撸了出来😄,也不知道对不对,我不敢用。然后我还是自己结合sklearn库的交叉验证接口来应用到torch中进行交叉验证。
    关于各种交叉验证方式介绍可看这里:Sklearn中不同的数据抽样验证方式

    下面以10折交叉验证为例,结合sklearn库。给出一个在pytorch中进行10折交叉验证的模板:

    def train_():
    	pass
    def eval_():
    	pass
    
    import collections
    history = collections.defaultdict(list) # 记录每一折的各种指标
    
    from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedShuffleSplit, StratifiedKFold
    skf = KFold(n_splits=10,shuffle=True,random_state=42)
    #skf = StratifiedShuffleSplit(n_splits=10,test_size=0.1,random_state=42)
    #skf = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)
    
    for fold, (train_idx, val_idx) in enumerate(skf.split(x,y])):
    	print('**'*10,'第', fold+1, '折','ing....', '**'*10)
    	# for循环得到每一折的训练索引和验证索引,就可以对数据集进行抽取了。
    	# 抽取完之后,我们得到了训练数据和验证数据,那就分别转成torch的Dataset形式
    	# 然后再分别加载进torch的Dataloader里即可。
    	
    	# 假设原数据集df存在Dataframe里,这里取出训练集和验证集
    	df_train = df.iloc[train_idx]
        df_train.index = range(len(df_train)) # 重置索引
    	df_val = df.iloc[val_idx]
        df_val.index = range(len(df_val)) # 重置索引
    	
    	# 假设我们已经得到了训练数据的loader和验证数据的loader
    	train_data_loader = ~
    	val_data_loader = ~
    	
    	# 记住:每一折都要实例化新的模型,不然模型会学到测试集的东西
    	model = Model()
    	for epoch in range(Epoch):
    		print('——'*10, f'Epoch {epoch + 1}/{EPOCHS}', '——'*10)
    		train_(model, train_data_loader,...)
    	
    	metrics1, metrics2, ... = eval_(model, val_data_loader,...)
    	history['metrics1'].append(metrics1)
    	history['metrics2'].append(metrics2)
    	.
    	.
    	.
    	剩下就是按你自己的逻辑写即可。
    
    # 最后对每一折的结果取平均即可作为10折交叉验证的结果。
    m1 = np.mean(history['metrics1'])
    m2 = np.mean(history['metrics2'])
    
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    本文实现了R语言构建随机森林模型并且进行K-折交叉验证。K-折交叉验证即将原始数据分成K等分,每次选择1份作为测试集,另外k-1份为训练集进行建模,最终精度为k次建模精度的均值。本文以十折交叉验证为例,“且构建的不是分类模型”!。

    感谢评论指出的错误,代码已经改正过了。

    首先拆分数据集

    # 设置随机种子
    set.seed(666)
    # 读取数据
    data = read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/原始数据.csv")
    # 转换为dataframe
    data = as.data.frame(data)
    #获取长度
    len = nrow(data)
    # 数据拆分份数
    k = 10
    
    #定义拆分函数mysplit
    mysplit = function(k,len){
      # 数据索引池
      pool = c(1:len)
      #每份的长度
      seg = as.integer(len/k)
      # 定义训练集合测试集的索引数据框,如果len不能被10整除会舍弃零头数据
      train = as.data.frame(matrix(nrow = (len - seg)))
      test = as.data.frame(matrix(nrow = seg))
      for (i in 1 : k){
        # 测试集索引
        ctest = sample(pool,seg,replace = FALSE)
        # 赋值
        train[i] = setdiff(c(1:len),ctest)
        test[i] = ctest
        # 不放回抽样,更新索引池
        pool = setdiff(pool,ctest)
      }
      # 返回索引数据框
      out = list(one = train, two = test)
      return(out)
    }
    
    # 调用函数,从out提取出train和test索引数据框
    split1 = mysplit(k,len)
    train = split1$one
    test = split1$two

    之后进行K次训练,每次循环都用mysplit返回的索引将原数据拆分为不同训练测试集,这里以随机森林为案例

    # 定义验证精度的累加值,循环结束后取均值
    total_train = 0
    total_test = 0
    
    # 开始循环
    for(i in 1:k){
      # 根据索引拆分训练测试集
      traindata = data[unlist(train[i]),]
      testdata = data[unlist(test[i]),]
      # 输出csv,方便数据检视
      write.csv(traindata, file="C:/Users/Administrator/Desktop/h_train.csv")
      write.csv(testdata, file="C:/Users/Administrator/Desktop/h_test.csv")
      # 随机森林建模,请自行进行模型的调试,y为因变量
      library(randomForest)
      rf = randomForest(y~., data=traindata)
      # 训练测试集预测结果
      actual = predict(rf, traindata)
      predicted = predict(rf, testdata)
      # 输出csv,方便数据检视
      write.csv(actual, file = "C:/Users/Administrator/Desktop/result_h_train.csv")
      write.csv(predicted , file = "C:/Users/Administrator/Desktop/result_h_test.csv")
      
      # ---- 计算测试集预测精度 ----
      actual = read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/h_test.csv")
      predicted = read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/result_h_test.csv")
      # 1. 'Actual' and 'Predicted' data
      # --这里的actual[,3]中的3记得修改,对应h_test.csv中因变量y所在的列
      df <- data.frame(
        y_actual = actual[,3],
        y_predicted  = predicted[,2]) 
      # 下面是计算过程
      # 2. Average of actual data
      avr_y_actual <- mean(df$y_actual)
      # 3. Total sum of squares
      ss_total <- sum((df$y_actual - avr_y_actual)^2)
      # 4. Regression sum of squares
      ss_regression <- sum((df$y_predicted - avr_y_actual)^2)
      # 5. Residual sum of squares
      ss_residuals <- sum((df$y_actual - df$y_predicted)^2)
      # 6. R2 Score
      r2 <- 1 - ss_residuals / ss_total
      # 输出一下k以及测试精度R2
      print(i)
      print(r2)
      
      # ---- 计算训练集预测精度 ----
      actual1<- read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/h_train.csv")
      predicted1<- read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/result_h_train.csv")
      # 1. 'Actual' and 'Predicted' data
      # --这里的actual[,3]中的3记得修改,对应h_test.csv中因变量y所在的列
      df <- data.frame(
        y_actual = actual1[,3],
        y_predicted  = predicted1[,2]) 
      # 下面是计算过程
      # 2. Average of actual data
      avr_y_actual <- mean(df$y_actual)
      # 3. Total sum of squares
      ss_total <- sum((df$y_actual - avr_y_actual)^2)
      # 4. Regression sum of squares
      ss_regression <- sum((df$y_predicted - avr_y_actual)^2)
      # 5. Residual sum of squares
      ss_residuals <- sum((df$y_actual - df$y_predicted)^2)
      # 6. R2 Score
      r21 <- 1 - ss_residuals / ss_total#train R2
      # 输出训练精度R2
      print(r21)
    
      # 精度累加值更新
      total_train = total_train + r21
      total_test = total_test + r2
    }
    
    # 计算R2平均值
    total_train = total_train/k
    total_test = total_test/k
    # 输出
    print('最终测试集精度:')
    print(total_test)
    print('最终训练集精度:')
    print(total_train)
    

    总而言之,需要修改的代码有:1)交叉验证折数K的值; 2)原始数据的路径; 3)因变量y的参数名; 4)检查因变量y在输出数据框或csv的列号。模型的调试请自行尝试。

    如果遇到问题或者提供建议,欢迎留言,也可联系QQ:1262840380

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十折交叉验证代码

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