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  • 10.交叉验证简单交叉验证、k折交叉验证、留一法) - boat_lee的博客
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    2019-01-22 19:19:46

    交叉验证(简单交叉验证、k折交叉验证、留一法) - boat_lee的博客 - CSDN博客
    https://blog.csdn.net/u010451580/article/details/51373081

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  • 一:简单交叉验证的步骤如下: 1、 从全部的训练数据 S中随机选择 中随机选择 s的样例作为训练集 train,剩余的 作为测试集 作为测试集 test。 2、 通过对测试集训练 ,得到假设函数或者模型 。 3、 在测试集对...

     

    针对经验风险最小化算法的过拟合的问题,给出交叉验证的方法,这个方法在做分类问题时很常用:

    一:简单的交叉验证的步骤如下:

    1、 从全部的训练数据 S中随机选择 中随机选择 s的样例作为训练集 train,剩余的 作为测试集 作为测试集 test。

    2、 通过对测试集训练 ,得到假设函数或者模型 。
    3、 在测试集对每一个样本根据假设函数或者模型,得到训练集的类标,求出分类正确率。

    4,选择具有最大分类率的模型或者假设。

    这种方法称为 hold -out cross validation 或者称为简单交叉验证。由于测试集和训练集是分开的,就避免了过拟合的现象

     

    二:k折交叉验证 k-fold cross validation

    1、 将全部训练集 S分成 k个不相交的子集,假设 S中的训练样例个数为 m,那么每一个子 集有 m/k 个训练样例,,相应的子集称作 {s1,s2,…,sk}。
    2、每次从分好的子集中里面,拿出一个作为测试集,其它k-1个作为训练集

    3、根据训练训练出模型或者假设函数。
    4、 把这个模型放到测试集上,得到分类率。

    5、计算k次求得的分类率的平均值,作为该模型或者假设函数的真实分类率。

    这个方法充分利用了所有样本。但计算比较繁琐,需要训练k次,测试k次。

     

    三:留一法  leave-one-out cross validation

    留一法就是每次只留下一个样本做测试集,其它样本做训练集,如果有k个样本,则需要训练k次,测试k次。

    留一发计算最繁琐,但样本利用率最高。适合于小样本的情况。

     

     

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  • ##一个简单的2折交叉验证 from sklearn.model_selection import KFold import numpy as np X=np.array([[1,2],[3,4],[1,3],[3,5]]) Y=np.array([1,2,3,4]) KF=KFold(n_splits=2) #建立4折交叉验证方法 查一下KFold...
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  • 交叉验证简单交叉验证、k折交叉验证、留一法)

    万次阅读 多人点赞 2016-05-11 11:57:50
    文章介绍了三种交叉验证的方法,在做分类时很常用。

    针对经验风险最小化算法的过拟合的问题,给出交叉验证的方法,这个方法在做分类问题时很常用:

    一:简单的交叉验证的步骤如下:

    1、 从全部的训练数据 S中随机选择 中随机选择 s的样例作为训练集 train,剩余的 作为测试集 作为测试集 test。

    2、 通过对测试集训练 ,得到假设函数或者模型 。
    3、 在测试集对每一个样本根据假设函数或者模型,得到训练集的类标,求出分类正确率。

    4,选择具有最大分类率的模型或者假设。

    这种方法称为 hold -out cross validation 或者称为简单交叉验证。由于测试集和训练集是分开的,就避免了过拟合的现象

    二:k折交叉验证 k-fold cross validation

    1、 将全部训练集 S分成 k个不相交的子集,假设 S中的训练样例个数为 m,那么每一个子 集有 m/k 个训练样例,,相应的子集称作 {s1,s2,…,sk}。
    2、每次从分好的子集中里面,拿出一个作为测试集,其它k-1个作为训练集

    3、根据训练训练出模型或者假设函数。
    4、 把这个模型放到测试集上,得到分类率。

    5、计算k次求得的分类率的平均值,作为该模型或者假设函数的真实分类率。

    这个方法充分利用了所有样本。但计算比较繁琐,需要训练k次,测试k次。


    三:留一法  leave-one-out cross validation

    留一法就是每次只留下一个样本做测试集,其它样本做训练集,如果有k个样本,则需要训练k次,测试k次。

    留一发计算最繁琐,但样本利用率最高。适合于小样本的情况。

    展开全文
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    交叉验证 另一种常用的模型选择方法是交叉验证( cross validation)。 如果给定的样本数据充足,进行模型选择的一种简单方法是随机地将数据集切分成三部分,分别为训练集(training set)、验证集(validation set)和...

    交叉验证

    另一种常用的模型选择方法是交叉验证( cross validation)。
    如果给定的样本数据充足,进行模型选择的一种简单方法是随机地将数据集切分成三部分,分别为训练集(training set)、验证集(validation set)和测试集(testset)。训练集用来训练模型,验证集用于模型的选择,而测试集用于最终对学习方法的评估。在学习到的不同复杂度的模型中,选择对验证集有最小预测误差的模型。由于验证集有足够多的数据,用它对模型进行选择也是有效的。
    但是,在许多实际应用中数据是不充足的。为了选择好的模型,可以采用交叉验证方法。交叉验证的基本想法是重复地使用数据;把给定的数据进行切分,将切分的数据集组合为训练集与测试集,在此基础上反复地进行训练、测试以及模型选择。
    1.简单交叉验证
    简单交叉验证方法是:首先随机地将已给数据分为两部分,一部分作为训练集,另一部分作为测试集(例如,70%的数据为训练集,30%的数据为测试集);然后用训练集在各种条件下(例如,不同的参数个数)训练模型,从而得到不同的模型
    在测试
    集上评价各个模型的测试误差,选出测试误差最小的模型。
    2.S折交叉验证
    应用最多的是S折交叉验证(S-fold cross validation),方法如下:首先随机地将已给数据切分为S个互不相交、大小相同的子集;然后利用S-1个子集的数据训练模型,利用余下的子集测试模型;将这一过程对可能的S种选择重复进行;最后选出S次评测中平均测试误差最小的模型。
    3.留一交叉验证
    S折交叉验证的特殊情形是S =N,称为留一交叉验证(leave-one
    out crOss
    validation),往往在数据缺乏的情况下使用。这里,N是给定数据集的容量
    在这里插入图片描述

    1.将拆分和评估合并执行

    from sklearn import model_selection
    
    from sklearn.datasets import load_boston
    boston=load_boston()
    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    reg=LinearRegression()
    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    scores=cross_val_score(reg,boston.data,boston.target,cv=10)#boston.data,boston.target,x和y  ,cv拆分几次
    
    scores
    
    array([ 0.73376082,  0.4730725 , -1.00631454,  0.64113984,  0.54766046,
            0.73640292,  0.37828386, -0.12922703, -0.76843243,  0.4189435 ])
    
    scores.mean(),scores.std()
    
    (0.20252899006056194, 0.5952960169512286)
    
    scores=cross_val_score(reg,boston.data,boston.target,scoring='explained_variance',cv=10)
    scores
    
    array([ 0.74784412,  0.5381936 , -0.80757662,  0.66844779,  0.5586898 ,
            0.74128804,  0.41981565, -0.11666214, -0.44561819,  0.42197365])
    
    scores.mean(),scores.std()
    
    (0.27263956979413645, 0.5131020457665374)
    

    2.保证案例顺序的随机性

    在这里插入图片描述

    #对数据进行随机重排,保证拆分的均匀性
    import numpy as np
    X,y=boston.data,boston.target
    indices=np.arange(y.shape[0])
    np.random.shuffle(indices)
    X,y=X[indices],y[indices]
    
    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    reg=LinearRegression()
    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    scores=cross_val_score(reg,X,y,cv=10)
    scores
    
    array([0.66242457, 0.74213001, 0.73590188, 0.79634624, 0.56973987,
           0.69967033, 0.69324636, 0.57360763, 0.70584966, 0.8325531 ])
    
    scores.mean(),scores.std()
    
    (0.7011469635197446, 0.08021111886104514)
    

    3.同时使用多个评价指标

    在这里插入图片描述

    from sklearn.model_selection import cross_validate
    scoring=["r2",'explained_variance']
    scores=cross_validate(reg,X,y,cv=10,scoring=scoring,return_train_score=False)
    scores
    
    {'fit_time': array([0.00225925, 0.00149512, 0.00085235, 0.00100565, 0.        ,
            0.00107932, 0.00061202, 0.00142884, 0.        , 0.        ]),
     'score_time': array([0.00052142, 0.        , 0.00120974, 0.00099659, 0.00137043,
            0.00175881, 0.        , 0.        , 0.00099969, 0.00099397]),
     'test_r2': array([0.66242457, 0.74213001, 0.73590188, 0.79634624, 0.56973987,
            0.69967033, 0.69324636, 0.57360763, 0.70584966, 0.8325531 ]),
     'test_explained_variance': array([0.66401786, 0.75721853, 0.73863241, 0.79800809, 0.61098039,
            0.70935696, 0.71851602, 0.5946434 , 0.70776645, 0.83265924])}
    
    from sklearn.model_selection import cross_validate
    scoring=["r2",'explained_variance']
    scores=cross_validate(reg,X,y,cv=10,scoring=scoring,return_train_score=True)
    scores
    
    {'fit_time': array([0.00160408, 0.00049663, 0.00055194, 0.00099707, 0.00105953,
            0.0012486 , 0.        , 0.00099659, 0.00099707, 0.00099683]),
     'score_time': array([0.00094795, 0.0010004 , 0.        , 0.00099659, 0.00122499,
            0.00109267, 0.00099659, 0.00099683, 0.        , 0.        ]),
     'test_r2': array([0.66242457, 0.74213001, 0.73590188, 0.79634624, 0.56973987,
            0.69967033, 0.69324636, 0.57360763, 0.70584966, 0.8325531 ]),
     'train_r2': array([0.74675463, 0.73829966, 0.7393989 , 0.7289949 , 0.76099556,
            0.74509271, 0.74245879, 0.74721245, 0.74307661, 0.72665402]),
     'test_explained_variance': array([0.66401786, 0.75721853, 0.73863241, 0.79800809, 0.61098039,
            0.70935696, 0.71851602, 0.5946434 , 0.70776645, 0.83265924]),
     'train_explained_variance': array([0.74675463, 0.73829966, 0.7393989 , 0.7289949 , 0.76099556,
            0.74509271, 0.74245879, 0.74721245, 0.74307661, 0.72665402])}
    
    scores['test_r2'].mean()
    
    0.7011469635197446
    

    4.使用交叉验证的模型进行预测

    在这里插入图片描述

    from sklearn.model_selection import cross_val_predict
    pred =cross_val_predict(reg,X,y,cv=10)
    pred[:10]
    
    array([18.3620206 , 12.14422565, 25.59073795, 20.73126557, 23.17191087,
           14.50564224, 20.58260498, 18.95012499, 36.99725954, 13.52825238])
    
    from sklearn.metrics import r2_score
    r2_score(y,pred)
    
    0.7148847512596024
    
    展开全文
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