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  • 2021-03-03 17:08:45

    在做深度学习时,经常需要将数据集划分为3份,本代码可按照比例划分数据集,df为dataframe,ratio_train,ratio_test,ratio_val分别为训练集、测试集和验证集的比例。直接调用函数即可

    from sklearn.model_selection import train_test_split

    def train_test_val_split(df,ratio_train,ratio_test,ratio_val):

    train, middle = train_test_split(df,test_size=1-ratio_train)

    ratio=ratio_val/(1-ratio_train)

    test,validation =train_test_split(middle,test_size=ratio)

    return train,test,validation

    演示例子:将数据集df按照训练集:测试集:验证集=0.6:0.2:0.2的比例划分

    train,test,val=train_test_val_split(df,0.6,0.2,0.2)

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    数据集的划分:

    在机器学习算法中,我们通常将原始数据集划分为三个部分(划分要尽可能保持数据分布的一致性):

    (1)Training set(训练集): 训练模型

    (2)Validation set(验证集): 选择模型

    (3)Testing set(测试集): 评估模型

    其中Validation set的作用是用来避免过拟合的。在训练过程中,我们通常用它来确定一些超参数(例:根据Validation set的accuracy来确定early stoping的epoch大小,根据Validation set确定learning rate等等)。之所以不用Testing set,是因为随着训练的进行,网络会慢慢过拟合测试集,导致最后的Testing set没有参考意义。因此Training set用来计算梯度更新权重,即训练模型,Validation set用来做模型选择,Testing set则给出一个accuracy以判断网络性能的好坏。

    一般来说有三种方法:数据集的划分

    1、留出法

    将数据集D划分为两个互斥的集合,其中一个集合作为训练集S,另一个集合作为测试集T,即D=S∪T,S∩T=∅。在S上训练出模型后,用T来评估其误差。Andrew NG老师在《Deep learning》课程中对数据集的划分讲解如下:

    ​ (a)Previous era of machine learning。数据量为10000左右。如果只是划成训练集和测试集则为:70%验证集,30%测试集。如果划成训练集、验证集和测试集则为:60%训练集,20%验证集,20%测试集。

    ​ (b)Big data era:数据量为百万级别。 验证集和测试集占数据总量的比例会趋向变得更小。比如有1000000条数据,只需各拿出10000条作为验证集和测试集。

    2、交叉验证法(Cross Validation)

    ​ 将数据集D划分为 k 个大小相似的互斥子集,即D=D1∪D2∪⋯∪Dk,Di∩Dj=∅(i≠j)。每个子集都要尽可能保持数据分布的一致性,即从D中通过分层采样得到。然后用 (k−1) 个子集的并集作为训练集,余下的子集作为测试集。这样就可以获得 k 组训练/测试集,从而可以进行 k 次训练和测试,最终返回的是 k 个测试结果的均值。交叉验证法评估结果的稳定性和保真性在很大程度上取决于 k的取值。如10折交叉验证:

    ​ 交叉验证法优点和缺点:

    ​ (a)优点:从有限的数据中尽可能挖掘多的信息,从各种角度去学习我们现有的有限的数据,避免出现局部的极值。在这个过程中无论是训练样本还是测试样本都得到了尽可能多的学习。

    ​ (b)缺点:当数据集比较大时,训练模型的开销较大。

    3、自助法(BootStrapping)

    ​ 自助法优点和缺点:

    ​ (a)优点:自助法在数据集较小、难以有效划分训练集和测试集时很有用。此外,自助法能从初始数据集中产生多个不同的训练集,这对集成学习等方法有很大的好处。

    ​ (b)缺点:自助法产生的数据集改变了初始数据集的分布,这会引入估计偏差。因此在初始数据量足够时,留出法和交叉验证法更加常用一些。

    展开全文
  • 如何划分测试集和训练集

    千次阅读 2021-10-29 11:27:23
    机器学习划分训练集和测试集的方法 目前遇到如何划分机器学习中训练集和测试集的问题,找了各方面的资料,发现知乎大佬给出了详细解答,故转载如下(文末附参考链接):

    机器学习划分训练集和测试集的方法

    目前遇到如何划分机器学习中训练集和测试集的问题,找了各方面的资料,发现知乎大佬给出了详细解答,故转载如下(文末附参考链接):

    机器学习常见步骤

    1.对数据集进行划分,分为训练集测试集两部分;
    2.对模型在测试集上面的泛化性能进行度量;
    3.基于测试集上面的泛化性能,依据假设检验来推广到全部数据集上面的泛化性能。

    三种数据集的含义

    在进行机器学习算法之前,通常需要将数据集划分,通常分为训练集和测试集,部分还有验证集。首先介绍这三种数据集的含义:

    **训练集(Training Set):**帮助我们训练模型,即通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。
    **验证集(Validation Set):**用来做模型选择(model selection),即做模型的最终优化及确定的,用来辅助我们的模型的构建,可选;
    测试集(Test Set): 为了测试已经训练好的模型的精确度。因为在训练模型的时候,参数全是根据现有训练集里的数据进行修正、拟合,有可能会出现过拟合的情况,即这个参数仅对训练集里的数据拟合比较准确,如果出现一个新数据需要利用模型预测结果,准确率可能就会很差。
    所以测试集的作用是为了对学习器的泛化误差进行评估,即进行实验测试以判别学习器对新样本的判别能力,同时以测试集的的测试误差”作为泛化误差的近似。因此在分配训练集和测试集的时候,如果测试集的数据越小,对模型的泛化误差的估计将会越不准确。所以需要在划分数据集的时候进行权衡。

    测试集的比例
    训练集数据的数量一般占2/3到4/5。在实际应用中,基于整个数据集数据的大小,训练集数据和测试集数据的划分比例可以是6:4、7:3或8:2。对于庞大的数据可以使用9:1,甚至是99:1。具体根据测试集的划分方法有所不同。

    常见的划分方法

    留出法
    直接将数据集D划分为两个互斥的的集合,其中一个集合作为训练集S,另一个作为测试集T,即D=S∪T, S ∩ T = 空集。在S上训练出模型后,用T来评估其误差。

    需要注意的是,训练/测试集的划分要尽可能保持数据分布的一致性,避免因数据划分过程引入的额外的偏差而对最终结果产生影响。例如在分类任务中,至少要保持样本的类别比例相似。从”采样”的角度来看待数据集的划分过程,则保留类别比例的采样方式通常称为“分层采样”。例如从1000个数据里,分层采样获得70%样本的训练集S和30%样本的测试集T,若D包含500个正例,500个反例,则分层采样得到的S应包含350个正例,350个反例,T应包含150个正例,150个反例;若S、T中样本比例差别很大,则最终拟合的误差将会变大。

    一般,在用留出法划分集合的时候,会通过若干次随机划分、重复实验评估后取平均值作为留出法的评估结果,减少误差。留出法还有一个问题就是,到底我们训练集和测试集应该按照什么比例来划分呢?如果我们训练集的比例比较大,可能会导致训练出的模型更接近于用D训练出的模型,同时T较小,评价结果又不够准确;若T的比例比较大,则有可能导致评估的模型与之前有较大的差别,从而降低了评估的保真性。这个问题没有完美的解决方案,常见的做法是将大约2/3~4/5的样本用于训练

    交叉验证法

    将数据集D划分为k个大小相似的互斥子集,即D=D1∪D2∪…∪Dk,Di ∩ Dj = 空集(i ≠j) 每个子集Di都尽可能保持数据分布的一致性,即从D中通过分层采样得到。然后,每次用k-1个子集的并集作为训练集,余下的那个子集作为测试集;这样就可获得k组训练/测试集,从而可进行k次训练和测试,最终返回的是这k个测试结果的均值。

    交叉验证法评估结果的稳定性和保真性在很大程度上取决于k的取值,为了强调这一点,通常把交叉验证法称为”k折交叉验证”(k-fold cross validation),k通常取10—10折交叉验证。
    在这里插入图片描述

    交叉验证的好处就是从有限的数据中尽可能挖掘多的信息,从各种角度去学习我们现有的有限的数据,避免出现局部的极值。在这个过程中无论是训练样本还是测试样本都得到了尽可能多的学习。

    交叉验证法的缺点就是,当数据集比较大时,训练模型的开销较大。

    自助法

    给定包含m个样本的数据集D,我们对它进行采样产生数据集D’:每次从D中挑选一个样本,将其放入D’,然后再将该样本放回初始数据集D中;这个过程重复执行m次后,我们就得到了包含m个样本的数据集D’,取极限为
    在这里插入图片描述
    即通过自助采样,初始数据集D中约有36.8%的样本未出现在采样集D′里。于是 ,实际评估的模型与期望评估的模型都是使用m个样本,而我们仍有数据总量约1/3的没在训练集出现过的样本用于测试。

    自助法在数据集较小、难以有效划分训练/测试集时比较有用。然而自助法产生的测试集改变了初始数据集的分布,这会引入误差。

    因此在数据集比较大时,采用留出法和交叉验证法较好。

    参考文献

    zhuanlan.zhihu.com/p/48961179

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    今天用一个实例给大家写写在机器学习中如何进行训练集和测试集的划分。

    实例操练

    首先导入今天要使用的数据集

    import pandas as pddf = pd.read_csv("carprices.csv")df.head()

    20200703035239_aaca1e8d21d98d3dfd647410cde33547_1.jpeg

    这是一个汽车销售的数据集,里面的变量包括汽车里程、使用年限、销售价格。我们今天要做的就是用汽车里程、使用年限来建立一个预测销售价格的机器学习模型。

    首先,我们画图看一看数据关系

    import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(df['Mileage'],df['Sell Price($)'])plt.scatter(df['Age(yrs)'],df['Sell Price($)'])

    运行以上代码可以出2个点图,分别展示汽车里程和销售价格的关系和使用年限和销售价格的关系。

    20200703035239_aaca1e8d21d98d3dfd647410cde33547_2.jpeg

    使用年限和销售价格的关系散点图

    20200703035239_aaca1e8d21d98d3dfd647410cde33547_3.jpeg

    汽车里程和销售价格的关系散点图

    通过两个散点图,我们可以发现使用线性回归模型进行建模还是比较好的方法,现在我们就要进行训练集和测试集的划分了

    训练集 用来训练模型,估计参数

    测试集 用来测试和评估训练出来的模型好坏,不能用于训练模型

    划分数据集实操

    首先我们要指定数据和数据标签

    X = df[['Mileage','Age(yrs)']]y = df['Sell Price($)']

    在本例中,数据集为汽车里程和使用年限构成的数据框,标签为汽车价格。

    然后我们用train_test_split方法分割数据为训练集和测试集,代码如下

    from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3)

    讲解一下train_test_split的参数:

    train_test_split的基本形式如下

    X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0,stratify=y_train)

    其中

    train_data:所要划分的样本特征集

    train_target:所要划分的样本结果

    test_size:样本占比,如果是整数的话就是样本的数量

    random_state:是随机数的种子,在需要重复试验的时候,保证得到一组一样的随机数

    stratify是为了保持split前类的分布,通常在类分布不平衡的情况下会用到stratify

    在我们的例子中,我们只给出了test_size=0.3,所以我们按照7:3划分得到了训练集和测试集,而且这个划分是随机的。我们可以看一看训练数据长啥样

    X_trainy_train

    以上代码可以分别输出训练集的数据和标签。

    建立线性回归模型

    from sklearn.linear_model import LinearRegressionclf = LinearRegression()clf.fit(X_train, y_train)

    通过以上代码我们便建立了回归模型,运用此模型我们可以进行对X_test的预测

    clf.predict(X_test)

    然后,我们将模型预测值和实际的y_test值进行对比可以得到模型正确率。

    clf.score(X_test, y_test)

    20200703035239_aaca1e8d21d98d3dfd647410cde33547_4.jpeg

    可以看到,我们训练的线性回归模型的正确率达到90%多。

    展开全文
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