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  • 学习曲线Learning Curve、常见学习曲线形态及解读、验证曲线Validation Curve、验证曲线+学习曲线对比
    2021-05-31 14:24:06

    学习曲线Learning Curve、常见学习曲线形态及解读、验证曲线Validation Curve、验证曲线+学习曲线对比

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  • 机器学习之模型调优的评估工具 验证曲线 学习曲线

    学习目标:

    在学习网格搜索,交叉验证之后,对模型优化的效果进行图形化的评价的两种工具:

    • 验证曲线: 由于训练集的评分已经被用于参数调优,因此该评分用于评估效果已经不再客观,需要使用验证集的评分用于评估。
      sklearn.model_ selection.validation_ curve(
      estimator, X, y
      param_ name : string, 在模型搜索中需要改变的参数
      param_ range : array-like, shape (n_ values,), 相应参数的具体值列表

      groups = None : array-like, with shape (n_ samples, )
      拆分为训练/测试集时用到的样本分组标签
      cv = None : int, 交互验证时的分组方法,为None时按照三组拆分

      scoring = None, n_ jobs = 1,pre_ dispatch = ‘all’, verbose = 0
      )返回:
      train_ scores : array, shape (n_ ticks, n_ cv folds), 测试集的模型评分
      test_ scores : array, shape (n_ ticks, n_ cv folds), 验证集的模型评分

    • 学习曲线: 学习曲线用于评估多大的样本量用于训练才能达到最佳效果.
      sklearn.model_ selection.learning_ curve(
      estimator, X, y, groups = None
      train_ sizes = array([ 0.1,0.325, 0.55, 0.775, 1. ]) :
      模型拟合时用于训练集的相对/绝对样本数,用整数表示绝对样本数
      cv = None, scoring = None
      exploit_ incremental_ learning = False :是否使用增量学习策略
      n_ jobs = 1, pre_ dispatch = ‘all’, verbose = 0
      shuffle = False, random state = None
      )返回: .
      train_ sizes_ abs : array, shape = (n_ unique ticks,), 训练集大小
      train_ scores : array, shape (n_ ticks, n_ cv_ folds), 训练集评分
      test_ scores : array, shape (n_ ticks, n cv folds),验证集评分

    验证曲线:

    1、导入验证曲线函数:

    from sklearn.model_selection import validation_curve
    

    2、导入波士顿房价数据集并实例化:

    from sklearn.datasets import load_boston
    

    实例化:

    boston = load_boston()
    

    3、导入sklearn的岭回归模块:

    from sklearn.linear_model import Ridge
    

    4、将原始数据打乱为随机顺序:

    #导入numpy库并将原始波士顿房价数据集打乱
    import numpy as np
    np.random.seed(666)
    X,y = boston.data, boston.target
    indices = np.arange(y.shape[0])
    np.random.shuffle(indices)
    X,y = X[indices],y[indices]
    

    5、返回评价结果:

    train_scores,test_scores = validation_curve(Ridge(),
                                                X,y,
                                                "alpha",
                                                np.logspace(-10,10,200)
                                                )
    

    在这里插入图片描述
    (数据量过大,在此仅显示部分信息)

    6、验证集的模型评分:

    print(test_scores)
    

    结果为:
    在这里插入图片描述
    (仅显示部分结果)
    在这里插入图片描述
    7、绘制验证曲线:

    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    plt.scatter(np.logspace(-10,10,200),np.mean(test_scores,axis = 1))
    

    结果为:
    在这里插入图片描述

    学习曲线:

    • 用于评估多大的样本量用于训练才能达到最佳效果

    • 在初期,增加样本量会使得模型评分持续改善,但改善速度逐渐放缓

    • 如果在增加训练集大小时,训练分值和验证分值都已经收敛到一个很低的
      平稳值,则继续增加训练数据并不会改善模型效果

    • 如果训练样本最大化时,训练分值仍然明显高于验证分值,说明模型存在
      过拟合,此时增加训练样本很可能会改善模型的泛化能力

    1、导入学习曲线模块:

    from sklearn.model_selection import learning_curve
    

    2、设置训练集大小:

    size = np.linspace(0.1,1,10)
    

    3、返回评价结果:

    train_sizes,train_scores,test_scores = learning_curve(Ridge(),
                                                X,y,
                                                train_sizes = size,
                                                cv = 10)
    

    4、训练集大小:

    print(train_sizes)
    

    结果为:

    [ 45  91 136 182 227 273 318 364 409 455]
    

    5、训练集评分:

    print(train_scores)
    

    在这里插入图片描述
    6、验证集评分:

    print(test_scores)
    

    在这里插入图片描述
    7、绘制学习曲线:

    plt.scatter(train_sizes,np.mean(train_scores,axis = 1))
    plt.scatter(train_sizes,np.mean(test_scores,axis = 1))
    

    结果为:
    在这里插入图片描述

    8、更改训练集大小进行验证:

    • 8.1更改训练集大小为100:
    size = np.linspace(0.1,1,100)
    plt.scatter(train_sizes,np.mean(train_scores,axis = 1),s = 2)
    plt.scatter(train_sizes,np.mean(test_scores,axis = 1),s = 2)
    

    结果为:
    在这里插入图片描述

    • 8.2更改训练集大小为1000:
    size = np.linspace(0.1,1,1000)
    plt.scatter(train_sizes,np.mean(train_scores,axis = 1),s = 2)
    plt.scatter(train_sizes,np.mean(test_scores,axis = 1),s = 2)
    

    结果为:
    在这里插入图片描述

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  • 验证曲线( validation curve)是什么?如何绘制验证曲线( validation curve)?验证曲线( validation curve)详解及实践.pdf
  • python sklearn 验证曲线

    2020-08-13 10:28:55
    python sklearn 验证曲线 下载文件地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/1VdjCSw9MfKZ1WAcaiDyi8w 提取码: wtck """ 验证曲线 对超参数 进行逐一验证 以验证取得最佳 超参数 """ import numpy as np import ...

    python sklearn 验证曲线

    下载文件地址:
    链接: https://pan.baidu.com/s/1VdjCSw9MfKZ1WAcaiDyi8w 提取码: wtck

    验证参数max_depth

    """
        验证曲线 对超参数 进行逐一验证  以验证取得最佳 超参数
    """
    import numpy as np
    import sklearn.preprocessing as sp
    import sklearn.ensemble as se
    import sklearn.model_selection as ms
    import matplotlib.pyplot as mp
    
    # 读取数据
    lines = np.loadtxt(r".\car.txt", delimiter=',', dtype='str')
    print(lines.shape)
    
    # 整理样本空间 并编码 (对列执行标签编码)
    train_x, train_y = [], []
    encoders = []  # 标签编码数组
    for index, row in enumerate(lines.T):
        encoder = sp.LabelEncoder()
        if index < (len(lines.T) - 1):  # 训练样本 X
            train_x.append(encoder.fit_transform(row))
        else:
            train_y = encoder.fit_transform(row)  # 训练样本结果 Y
        encoders.append(encoder)
    
    train_x = np.array(train_x).T  # 转置
    train_y = np.array(train_y)
    
    print(train_x.shape, train_y.shape)
    print(train_x[0], train_y[0])
    
    # 随机森林分类模型
    model = se.RandomForestClassifier(
        max_depth=9, n_estimators=140, random_state=7)
    
    # 验证曲线  参数max_depth 分别使用 1-10 验证结果
    # 最好效果为 9
    train_scores, test_scores = ms.validation_curve(
        model, train_x, train_y, "max_depth", np.arange(1, 11, 1), cv=5)
    print(test_scores.mean(axis=1))
    
    # 绘制验证曲线
    mp.grid(linestyle=":")
    mp.plot(np.arange(1, 11, 1),
            test_scores.mean(axis=1),
            "o-", color="dodgerblue", label="Validation Curve")
    mp.legend()
    mp.show()
    

    在这里插入图片描述

    验证参数 n_estimators

    """
        验证曲线 对超参数 进行逐一验证  以验证取得最佳 超参数
    """
    import numpy as np
    import sklearn.preprocessing as sp
    import sklearn.ensemble as se
    import sklearn.model_selection as ms
    import matplotlib.pyplot as mp
    
    # 读取数据
    lines = np.loadtxt(r".\car.txt", delimiter=',', dtype='str')
    print(lines.shape)
    
    # 整理样本空间 并编码 (对列执行标签编码)
    train_x, train_y = [], []
    encoders = []  # 标签编码数组
    for index, row in enumerate(lines.T):
        encoder = sp.LabelEncoder()
        if index < (len(lines.T) - 1):  # 训练样本 X
            train_x.append(encoder.fit_transform(row))
        else:
            train_y = encoder.fit_transform(row)  # 训练样本结果 Y
        encoders.append(encoder)
    
    train_x = np.array(train_x).T  # 转置
    train_y = np.array(train_y)
    
    print(train_x.shape, train_y.shape)
    print(train_x[0], train_y[0])
    
    # 随机森林分类模型
    model = se.RandomForestClassifier(
        max_depth=9, n_estimators=140, random_state=7)
    
    # 验证曲线 n_estimators 分别使用 100-200 验证结果
    train_scores, test_scores = ms.validation_curve(model, train_x, train_y, "n_estimators",
                                                    np.arange(100, 200, 10), cv=5)
    print(test_scores.mean(axis=1))
    
    # 绘制验证曲线
    mp.grid(linestyle=":")
    mp.plot(np.arange(100, 200, 10),
            test_scores.mean(axis=1),
            "o-", color="dodgerblue", label="Validation Curve")
    mp.legend()
    mp.show()
    

    在这里插入图片描述

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  • 机器学习的学习曲线和验证曲线

    千次阅读 2019-01-14 17:16:03
    最近在复盘优达学城的机器学习项目, 重新写了一下波斯顿放假预测的项目,除了模型的选择及网格搜索进行选择参数的相关知识外,还着重复习了关于学习曲线和复杂度曲线(验证曲线)  首先学习曲线和复杂度曲线...

             最近在复盘优达学城的机器学习项目, 重新写了一下波斯顿放假预测的项目,除了模型的选择及网格搜索进行选择参数的相关知识外,还着重复习了关于学习曲线和复杂度曲线(验证曲线)

            首先学习曲线和复杂度曲线(验证曲线)的区别,学习曲线是指在参数值确定的情况下,训练集和验证集的得分情况的对比,复杂度曲线(验证集曲线)是展示某个参数在取不同值时候,训练集与测试集得分情况的对比。

            学习曲线的X轴是数据的数量,y轴是得分;复杂度曲线(验证曲线)的x轴是一个参数的值:比如max_depth(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10),y轴是训练集和测试集在各个参数取值情况下的得分

     

     上面两张图分别是学习曲线和复杂度曲线

     

    下面来说一下学习曲线或者验证曲线的数据集合的划分

    1 ShuffleSplit 划分

    上面的两个图中就是用ShuffleSplit 方式对数据集合进行划分的,代码如下:

    cv = ShuffleSplit(features.shape[0], n_iter = 10, test_size = 0.2, random_state = 0)
    train_sizes = np.rint(np.linspace(1, data.shape[0]*0.8 - 1, 9)).astype(int)
    
    train_sizes, train_score, test_score = curves.learning_curve(
        XGBRegressor(), X, y, cv=cv, train_sizes=train_sizes,scoring =score_fun
        )
    
    train_score_mean = np.mean(train_score,axis=1)
    strain_score_std = np.std(train_score)
    test_score_mean = np.mean(test_score,axis=1)
    test_score_stu = np.stu(train_score,axis=1)

    在学习曲线函数中,通过cv 参数来设置划分的数据集,有几种方式:

    (1)如上边代码,cv 是按照某种方式划分好的数据集

    (2)cv=10,这种cv 是数字格式,是直接采用n-fold 的交叉检验的方式进行,直接设置n的值即可

    (3)自己手动划分

    #数据集合中有490条数据 index 是从0-489
    train_index = np.arange(0,391)
    test_index = np.arange(391,489)
    
    #构建cv 集合
    test_cv = [[train_index,test_index]]
    
    #学习曲线 cv参数传入test_cv
    sizes,train_scores,test_scores = curves.learning_curve(regressor,features,prices,cv=test_cv,train_sizes=train_sizes)
    

    下面看下学习曲线的画法,代码如下:

    sizes,train_scores,test_scores = curves.learning_curve(regressor,features,prices,cv=cv,train_sizes=train_sizes)
    
    train_std = np.std(train_scores, axis = 1)
    train_mean = np.mean(train_scores, axis = 1)
    test_std = np.std(test_scores, axis = 1)
    test_mean = np.mean(test_scores, axis = 1)
    
    depth = 4
    ax = fig.add_subplot(2,2,1)
    ax.plot(sizes, train_mean, 'o-', color = 'r', label = 'Training Score')
    ax.plot(sizes, test_mean, 'o-', color = 'g', label = 'Training Score')
    ax.fill_between(sizes, train_mean - train_std,train_mean + train_std, alpha = 0.15, color = 'r')
     ax.fill_between(sizes, test_mean - test_std, test_mean + test_std, alpha = 0.15, color = 'g')
        
     ax.set_ylabel('Score')
     ax.set_title('max_depth = %s'%(depth))
     ax.set_ylim([-0.05, 1.05])
    

     来看下这三种划分方式的学习曲线情况:

    (1)shuffleSplit 划分:cv=ShuffleSplit(.......) cv=cv,对于这个数据集 很适合

    (2) cv=10 交叉验证 n-fold 划分方式

    可以看出学习曲线变化很大

    (3) 手动划分 test_cv=[[train_index,test_index]] ,cv=test_cv

    由此可以看出,对于同一个数据集,划分的方式不同,其验证曲线会有很大差别 。

     

     

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