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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
  • 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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  • scikit-learn中有非常多的曲线,对于调参非常有用处,我经常用到的曲线是学习曲线,验证曲线以及交叉验证曲线。 使用这些曲线的代码格式非常固定: 返回值 = 曲线名字(模型对象,X, Y, 交叉验证数量,评分标准......

    scikit-learn中有非常多的曲线,对于调参非常有用处,我经常用到的曲线是学习曲线,验证曲线以及交叉验证曲线。

    使用这些曲线的代码格式非常固定:

    返回值 = 曲线名字(模型对象,X, Y, 交叉验证数量,评分标准.....)

    它们只是返回值不同以及其中设置的参数略有不同。

    学习曲线:(learning curve)

    这条曲线的主要作用是观察数据集的大小对于模型性能的影响。

    使用代码如下:

    train_sizes, train_scores, valid_scores = learning_curve(
    SVC(kernel='linear'), X, y, train_sizes=[50, 80, 110], cv=5,scoring='r2')

    其中train_sizes=[50, 80, 110]的意思是选择50个、80个、110个样本数据,还可以[0.1,0.2,1.0]这样设置,这就是按照比例来分割数据的意思。

    验证曲线:(validation curve)

    这条曲线的用处主要是观察超参数对模型带来的影响,为模型选择合适的超参数。

    使用代码如下:

    sklearn.learning_curve.validation_curve(estimatorXyparam_nameparam_rangecv=Nonescoring=Nonen_jobs=1pre_dispatch='all'verbose=0)

    train_scores, valid_scores = validation_curve(Ridge(), X, y, "超参数的名称",                                               np.logspace(-7, 3, 3))

    交叉验证曲线 (cross_val_score)


    from sklearn.cross_validation import cross_val_score

    scores = cross_val_score(knn, X, y, cv=10, scoring='accuracy')

    以上是调节模型参数的三种曲线,使用非常方便。

     

     

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  • 【机器学习】学习曲线和验证曲线

    千次阅读 2018-02-05 10:30:26
    提高学习算法性能的简单但功能强大的判定工具:学习曲线,验证曲线 学习曲线 学习曲线能判定偏差和方差问题   高偏差与高方差: 以上模型应用于训练和交叉验证准确率很低,此模型未能很好打的拟合...

    提高学习算法性能的简单但功能强大的判定工具:学习曲线,验证曲线


    学习曲线

    学习曲线能判定偏差方差问题

     

    高偏差与高方差:


    以上模型应用于训练和交叉验证准确率很低,此模型未能很好打的拟合数据。



    常用的方法:增加模型参数的数量,或者降低正则化程度。

           如果不适合正则化则进行降维。



    使用SKlearn中的学习曲线函数评估模型:

    # 学习曲线诊断偏差和方差问题
    %matplotlib inline
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.learning_curve import learning_curve
    
    pipe_lr = Pipeline([('scl', StandardScaler()),
                ('clf', LogisticRegression(penalty='l2', random_state=0))])
    
    train_sizes, train_scores, test_scores =\
                    learning_curve(estimator=pipe_lr, 
                    X=X_train, 
                    y=y_train, 
                    train_sizes=np.linspace(0.1, 1.0, 10), 
                    cv=10,
                    n_jobs=1)
    
    train_mean = np.mean(train_scores, axis=1)
    train_std = np.std(train_scores, axis=1)
    test_mean = np.mean(test_scores, axis=1)
    test_std = np.std(test_scores, axis=1)
    
    plt.plot(train_sizes, train_mean, 
             color='blue', marker='o', 
             markersize=5, label='training accuracy')
    
    plt.fill_between(train_sizes, 
                     train_mean + train_std,
                     train_mean - train_std, 
                     alpha=0.15, color='blue')
    
    plt.plot(train_sizes, test_mean, 
             color='green', linestyle='--', 
             marker='s', markersize=5, 
             label='validation accuracy')
    
    plt.fill_between(train_sizes, 
                     test_mean + test_std,
                     test_mean - test_std, 
                     alpha=0.15, color='green')
    
    plt.grid()
    plt.xlabel('Number of training samples')
    plt.ylabel('Accuracy')
    plt.legend(loc='lower right')
    plt.ylim([0.8, 1.0])
    plt.tight_layout()
    # plt.savefig('./figures/learning_curve.png', dpi=300)
    plt.show()
    


    通过learning_curve函数的train_size可以控制用于生产学习曲线的样本的绝对或者相对数量。

    设置train_sizes=np.linspace(0.1, 1.0, 10),来使用训练集是等间距间隔的10个样本。

    通过cv参数设置k值,

    通过fill_between函数加入平均准确率标准差的信息,表示评估结果的方差。



    验证曲线:

     

    通过验证曲线判定过拟合于欠拟合

    验证曲线是一种通过定位过拟合于欠拟合等诸多问题的方法,帮助提高模型性能的有效工具

    验证曲线绘制的是准确率模型参数之间的关系



    使用SKlearn绘制验证曲线:


    from sklearn.learning_curve import validation_curve
    
    param_range = [0.001, 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0]
    train_scores, test_scores = validation_curve(
                    estimator=pipe_lr, 
                    X=X_train, 
                    y=y_train, 
                    param_name='clf__C', 
                    param_range=param_range,
                    cv=10)
    
    train_mean = np.mean(train_scores, axis=1)
    train_std = np.std(train_scores, axis=1)
    test_mean = np.mean(test_scores, axis=1)
    test_std = np.std(test_scores, axis=1)
    
    plt.plot(param_range, train_mean, 
             color='blue', marker='o', 
             markersize=5, label='training accuracy')
    
    plt.fill_between(param_range, train_mean + train_std,
                     train_mean - train_std, alpha=0.15,
                     color='blue')
    
    plt.plot(param_range, test_mean, 
             color='green', linestyle='--', 
             marker='s', markersize=5, 
             label='validation accuracy')
    
    plt.fill_between(param_range, 
                     test_mean + test_std,
                     test_mean - test_std, 
                     alpha=0.15, color='green')
    
    plt.grid()
    plt.xscale('log')
    plt.legend(loc='lower right')
    plt.xlabel('Parameter C')
    plt.ylabel('Accuracy')
    plt.ylim([0.8, 1.0])
    plt.tight_layout()
    # plt.savefig('./figures/validation_curve.png', dpi=300)
    plt.show()
    


    验证的是参数C,定义在逻辑回归的正则化参数,记为clf__C。

    通过param_range参数设置值的范围。

    由图可知,C的最优值为0.1附近。








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  • SKlearn库学习曲线和验证曲线 转载于:https://www.cnblogs.com/andylhc/p/10416978.html

     

     

    SKlearn库学习曲线和验证曲线

    转载于:https://www.cnblogs.com/andylhc/p/10416978.html

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