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详解python实现交叉验证法与留出法-创新互联

在机器学习中,我们经常在训练集上训练模型,在测试集上测试模型。最终的目标是希望我们的模型在测试集上有最好的表现。

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但是,我们往往只有一个包含m个观测的数据集D,我们既要用它进行训练,又要对它进行测试。此时,我们就需要对数据集D进行划分。

对于数据集D的划分,我们尽量需要满足三个要求:

  1. 训练集样本量充足
  2. 训练模型时的计算量可以忍受
  3. 不同的划分方式会得出不同的训练集和测试集,从而得出不同的结果,我们需要消除这种影响

我们将分别介绍留出法、交叉验证法,以及各自的python实现。自助法(bootstrapping)将在下篇中加以介绍。

1.留出法


留出法是最常用最直接最简单的方法,它直接将数据集D拆分成两个互斥的集合,其中一个作为训练集R,另一个作为测试集T。 即


在使用留出法时,需要注意:

  1. 要有足够的样本量,以保证训练模型的效果
  2. 在划分时注意保证数据分布的一致性(如:500个样本中正例和反例的比为2:3,则在训练集和测试集中正例和反例的比也要求为2:3),只需要采用随机分层抽样即可
  3. 为了减弱随机划分的影响,重复划分训练集和测试集,对得到的多次结果取平均作为最后的结果
  4. 一般训练集和测试集的比例在8:2或者7:3

当然留出法的缺点也非常明显,即它会损失一定的样本信息;同时需要大样本

python实现留出法,只需要使用sklearn包就可以

from sklearn.model_selection import train_test_split
#使用train_test_split划分训练集和测试集
train_X , test_X, train_Y ,test_Y = train_test_split(
  X, Y, test_size=0.2,random_state=0)
''' 
X为原始数据的自变量,Y为原始数据因变量;
train_X,test_X是将X按照8:2划分所得;
train_Y,test_Y是将X按照8:2划分所得;
test_size是划分比例;
random_state设置是否使用随机数
'''

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