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  • KFold交叉验证

    2021-03-16 14:51:02
    1. 设置验证集的原因  在机器学习建模过程中,将数据分为训练集和测试集。测试集合训练集是完全分开的两个数据集,完全不参与训练,只是用于模型最终确定后,来测试模型的效果。...2. 交叉验证原理  

    1. 设置验证集的原因

      在机器学习建模过程中,将数据分为训练集和测试集。测试集合训练集是完全分开的两个数据集,完全不参与训练,只是用于模型最终确定后,来测试模型的效果。而训练集又要分出一部分数据用来验证模型的训练效果,即验证集。验证集在每次训练集训练结束后,对模型的效果进行初步地测试。之所以要设置验证集,是因为训练数据会有过拟合的情况出现,即训练数据能够很好地匹配训练数据,但对于训练数据之外的数据效果非常差。验证集不参与训练,可以客观地评价模型对于训练集之外的数据的匹配度

    2. 交叉验证原理

      交叉验证经常用于数据的验证,原理是将数据分为 n 组,每组数据都要作为一次验证集进行一次验证,而其余的 n-1 组数据作为训练集。这样一共要循环 n 次,验证 n 次,得到 n 个模型,这 n 个模型得到的 n 个误差计算均值,得到交叉验证误差。

     

    sklearn.model_selection.KFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=None)

    n_splits:k折交叉验证,表示划分几等份

    shuffle:在每次划分时,是否进行洗牌

    ①若为Falses时,其效果等同于random_state等于整数,每次划分的结果相同

    ②若为True时,每次划分的结果都不一样,表示经过洗牌,随机取样的
    random_state:相当于随机数种子的作用,random_state数值相同时,生成的数据集一致。

     

    K 折交叉验证(KFold)会将数据集划分为 k 个分组,成为折叠(fold)。如果 k 的值等于数据集实例的个数,那么每次的测试集就只有一个,这种处理方式称为“留一”

    #导入相关模块
    from sklearn.model_selection import KFold
    #导入相关数据
    X = ["a", "b", "c", "d", "e", "f"]
    #设置分组这里选择分成3份。
    kf = KFold(n_splits=3)
    #查看分组结果
    for train, test in kf.split(X):
        print("%s-%s" % (train, test))
    
    #输出结果
    [2 3 4 5]-[0 1]
    [0 1 4 5]-[2 3]
    [0 1 2 3]-[4 5]

     

    运用Kfold交叉验证时,在一个限度内k的值越大越好。因为k越大我们验证的次数就越多,最后取出来的平均数越能代表训练模型的准确度。

    但是k是需要在一个限度之内的。k太大有两个坏处:

    1. 容易给机器造成过重负担,花费大量时间。

    2. 每一次验证的测试集(或验证集)中数据太少,很难得到准确的误报率。

    总体而言,k一般取10,取值依不同项目情况而定,当然一定存在k<n(训练集数据条数)。

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  • Kfold交叉验证心得

    千次阅读 2019-01-18 15:59:36
    运用Kfold交叉验证时,在一个限度内k的值越大越好。因为k越大我们验证的次数就越多,最后取出来的平均数越能代表训练模型的准确度。 但是k是需要在一个限度之内的。k太大有两个坏处。 1. 容易给机器造成过重负担,...

    运用Kfold交叉验证时,在一个限度内k的值越大越好。因为k越大我们验证的次数就越多,最后取出来的平均数越能代表训练模型的准确度。

    但是k是需要在一个限度之内的。k太大有两个坏处。

    1. 容易给机器造成过重负担,花费大量时间。

    2. 每一次验证的测试集(或验证集)中数据太少,很难得到准确的误报率。

    总体而言,k一般取10,取值依不同项目情况而定,当然一定存在k<n(训练集数据条数)。

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  • sklearn官网KFold交叉验证 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html#sklearn.model_selection.KFoldfrom sklearn.cross_validation import KFold fold = KFold(50,5,...

    sklearn官网KFold交叉验证
    http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html#sklearn.model_selection.KFold

    from sklearn.cross_validation import KFold
    fold = KFold(50,5,shuffle=False)
    for iteration, indices in enumerate(fold,start=1):
        print(iteration, indices)

    这里写图片描述

    注意看indices的输出的是两个关于样本索引号的array,前一个用于训练,后一个用于验证。

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  • KFold交叉验证实现

    千次阅读 2019-12-13 20:41:24
    for fold, (train_idx, valid_idx) in enumerate(gkf): # 五折交叉验证 print("fold:{}, 训练集长度:{}, 验证集长度:{}".format(fold, len(train_idx), len(valid_idx))) train_data = train.iloc[train_idx] # ...

    实现代码 

    import pandas as pd
    from sklearn.model_selection import GroupKFold
    
    train = pd.read_csv("../../Data/train.csv")  # (6079, 41)
    test = pd.read_csv("../../Data/test.csv")  # (476, 11)
    
    
    num_folds = 5
    gkf = GroupKFold(n_splits=num_folds).split(X=train.question_body, groups=train.question_body)  # train.question_body 用来获取总长度
    print(gkf)
    
    
    for fold, (train_idx, valid_idx) in enumerate(gkf):  # 五折交叉验证
        print("fold:{}, 训练集长度:{}, 验证集长度:{}".format(fold, len(train_idx), len(valid_idx)))
    
        train_data = train.iloc[train_idx]  # 按照行索引 获取数据
        valid_data = train.iloc[valid_idx]  # 验证集
    
        print(len(train_data))
        print(len(valid_data))
        assert len(train_data) + len(valid_data) == len(train), ("数据划分不正确!!!",)

     

    展开全文
  • kfold = StratifiedKFold ( n_splits = 10 , random_state = 1 ) . split ( X_train , y_train ) scores = [ ] for k , ( train_idx , test_idx ) in enumerate ( kfold ) : pipe_lr . fit ( X_train [ ...
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