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    模型选择的两种方法:正则化(典型方法)、交叉验证。

    这里介绍交叉验证及其python代码实现。

    交叉验证

    如果给定样本数据充足,进行模型选择的一种简单方法是随机地将数据集切分为3部分,分为训练集、验证集和测试集。

    训练集:训练模型

    验证集:模型的选择

    测试集:最终对模型的评估

    在学习到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,用它进行模型选择也是有效的。在许多实际应用中数据不充分的情况下,可以使用交叉验证方法。

    基本思路:重复地使用数据,把给定数据进行切分,分为训练集和测试集,在此基础上反复地进行训练、测试以及模型选择。

    简单交叉验证:

    随机将数据划分为两部分,训练集和测试集。一般 70%的数据为训练集,30%为测试集。

    代码(划分训练集,测试集):

    from sklearn.cross_validation import train_test_split
    # data (全部数据)   labels(全部目标值)     X_train 训练集(全部特征)  Y_train 训练集的目标值
    X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(data,labels, test_size=0.25, random_state=0) #这里训练集75%:测试集25%

    其中的 random_state

             源码解释 : int, RandomState instance or None, optional (default=None)

            int, RandomState instance or None, optional (default=None)If int, random_state is the seed used by the random number generator;
            If RandomState instance, random_state is the random number generator;
            If None, the random number generator is the RandomState instance used
            by `np.random`.

    大意就是:如果设置一个具体值的话,比如random_state=10,则每次划分后的数据都一样,运行多次也一样。如果设为None, 即random_state=None,则每次划分后的数据都不同,每一次运行划分的数据都不同。

    代码(划分训练集,验证集,测试集)

    from sklearn import cross_validation
    
    train_and_valid, test = cross_validation.train_test_split(data, test_size=0.3,random_state=0)  # 先分为两部分:训练和验证  ,  测试集
    train, valid = cross_validation.train_test_split(data, test_size=0.5,random_state=0)   # 再把训练和验证分为:训练集 ,验证集
    
    

          


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  • 例如,用sklearn库中的train_test_split()函数将数据集进行切分,然后在keras的model.fit()的时候通过validation_data参数指定前面切分出来的验证集 (2)自动划分: 调用model.fit()训练模型时,可通过validation...

    主要分为三种
    (1)手动划分:
    Keras允许在训练模型的时候手动指定验证集.
    例如,用sklearn库中的train_test_split()函数将数据集进行切分,然后在keras的model.fit()的时候通过validation_data参数指定前面切分出来的验证集
    (2)自动划分:
    调用model.fit()训练模型时,可通过validation_split参数来指定从数据集中切分出验证集的比例.
    (3)k折交叉验证
    将数据集分成k份,每一轮用其中(k-1)份做训练而剩余1份做验证,以这种方式执行k轮,得到k个模型.将k次的性能取平均,作为该算法的整体性能.k一般取值为5或者10.

    优点:能比较鲁棒性地评估模型在未知数据上的性能.
    缺点:计算复杂度较大.因此,在数据集较大,模型复杂度较高,或者计算资源不是很充沛的情况下,可能不适用,尤其是在训练深度学习模型的时候.
    sklearn.model_selection提供了KFold以及RepeatedKFold, LeaveOneOut, LeavePOut, ShuffleSplit, StratifiedKFold, GroupKFold, TimeSeriesSplit等变体.
    具体代码实现见
    https://www.cnblogs.com/bymo/p/9026198.html

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  •  虽然 Scikit-Learn 有可以划分数据集的函数 train_test_split ,但在有些特殊情况我们只希望它将 DataFrame 数据直接划分为 train, test 而不是像 train_test_split 返回四个值。这里写了一个类似功能的函数: ...

     虽然 Scikit-Learn 有可以划分数据集的函数 train_test_split ,但在有些特殊情况我们只希望它将 DataFrame 数据直接划分为 train, test 而不是像 train_test_split 返回四个值。这里写了一个类似功能的函数:

    import numpy as np
    import pandas as pd
    from sklearn.utils import shuffle as reset
    
    
    def train_test_split(data, test_size=0.3, shuffle=True, random_state=None):
        '''Split DataFrame into random train and test subsets
        
        Parameters
        ----------
        data : pandas dataframe, need to split dataset.
        
        test_size : float
            If float, should be between 0.0 and 1.0 and represent the
            proportion of the dataset to include in the train split.
            
        random_state : int, RandomState instance or None, optional (default=None)
            If int, random_state is the seed used by the random number generator;
            If RandomState instance, random_state is the random number generator;
            If None, the random number generator is the RandomState instance used
            by `np.random`.
            
        shuffle : boolean, optional (default=None)
            Whether or not to shuffle the data before splitting. If shuffle=False
            then stratify must be None.
        '''
    
        if shuffle:
            data = reset(data, random_state=random_state)
    	
        train = data[int(len(data)*test_size):].reset_index(drop = True)
        test  = data[:int(len(data)*test_size)].reset_index(drop = True)
        
        return train, test
    

    效果如下:

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  • 在进行机器学习或深度学习的过程中,有时候可能会涉及到大量的数据,在前期处理的时候,可能会涉及到数据集划分问题。这时候可以用python来实现。 导入必需的库 import re import hashlib import six as _six...

    在进行机器学习或深度学习的过程中,有时候可能会涉及到大量的数据,在前期处理的时候,可能会涉及到数据集的划分问题。这时候可以用python来实现。

    • 导入必需的库
     import re
     import hashlib
     import six as _six
     import os
     import shutil
     
    

    一共导入五个库,其中os和shutil是用来将数据放入划分好的数据集的,前三个则用来做划分工作。

    • 定义一个函数
    def as_bytes(bytes_or_text, encoding='utf-8'):
      """Converts `bytearray`, `bytes`, or unicode python input types to `bytes`.
      Uses utf-8 encoding for text by default.
      Args:
        bytes_or_text: A `bytearray`, `bytes`, `str`, or `unicode` object.
        encoding: A string indicating the charset for encoding unicode.
      Returns:
        A `bytes` object.
      Raises:
        TypeError: If `bytes_or_text` is not a binary or unicode string.
      """
      if isinstance(bytes_or_text, bytearray):
        return bytes(bytes_or_text)
      elif isinstance(bytes_or_text, _six.text_type):
        return bytes_or_text.encode(encoding)
      elif isinstance(bytes_or_text, bytes):
        return bytes_or_text
      else:
        raise TypeError('Expected binary or unicode string, got %r' %
                        (bytes_or_text,))
    

    这个函数来源于tensorflow的一个实例,功能非常简单,就是统一编码格式,可以将bytearay、unicode字符串等对象转换成utf-8编码的格式。

    • 设置默认参数
    file=os.listdir('此处为文件夹路径') 
    MAX_NUM_WAVS_PER_CLASS=2*27-1
    train_percentage=60
    validation_percentage=80
    testing_percentage=90
    

    以上共五个参数,
    file为根据文件夹路径生成的路径下全部文件列表;
    MAX_NUM_WAVS_PER_CLASS为一个任意值,是决定后续哈希值生成占比的一个度量值;
    train_percentage、validation_percentage、testing_percentage分别是训练集、验证集、和测试集的占比度量值(可理解为上限值)。

    • 运行代码进行集合划分
    for filename in file:
        print(filename)
        base_name = os.path.basename(filename)
        hash_name = re.sub(r'_2_.*$', '', base_name)
        hash_name_hashed = hashlib.sha1(as_bytes(hash_name)).hexdigest()
        percentage_hash = ((int(hash_name_hashed, 16) % (MAX_NUM_WAVS_PER_CLASS + 1)) *(100.0 / MAX_NUM_WAVS_PER_CLASS))
        print(percentage_hash)
        if train_percentage<percentage_hash < validation_percentage:
            result = 'validation'
        elif validation_percentage<percentage_hash < testing_percentage :
            result = 'test'
        else: 
            result = 'train'
        file_src='源文件根目录'+filename
        file_dst='目标文件夹根目录'+result+'/'+filename
        shutil.move(file_src,file_dst)
    

    运行上述代码之前,需要现在目标文件夹根目录下创建三个文件夹train、validation、test,代码也很简单,如下:

    mkdir train
    mkdir validation
    mkdir test
    
    

    以自己的一个小数据库作为材料中运行上述代码后,结果如下,文件名后的分数即决定其对应的数据集。
    上述代码运行结果

    • 补充1
      如果感觉结果还不够清晰,也可以在运行代码前在代码块最后再加一行代码
    print(file_dst)
    
    • 补充2

    对于代码块本身的运行机制,因为非常简单,所以不再详细阐述。如果有人不太清楚以上三个函数的使用,可以参考以下链接:
    os.path
    hashlib
    int()
    re.sub

    • 结束
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数据集的划分方法实现