kfold交叉验证k越大_内部交叉验证

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

交叉验证的原理放在后面，先看函数。

设X是一个9*3的矩阵，即9个样本，3个特征，y是一个9维列向量，即9个标签。现在我要进行3折交叉验证。

执行kFold = KFold(n_splits=3) ：其中KFold是一个类，n_split=3表示，当执行KFold的split函数后，数据集被分成三份，两份训练集和一份验证集。

执行index = kFold.split(X=X)：index是一个生成器，每个元素是一个元组，元组里面有两个元素，第一个是训练集的索引，第二个是验证集的索引。因为这里将9个样本分成三份，所以index中有三个这样的元组

之后便可以迭代index来获得训练集和验证集的索引，从而获得训练集和测试集了

下面是代码示例

1 importnumpy as np2 from sklearn.model_selection importKFold3

4 a = np.arange(27).reshape(9, 3)5 print(a)6 b = np.arange(9).reshape(9, 1)7 kfold = KFold(n_splits=3, shuffle=True)8 index = kfold.split(X=a)9 print(list(index))10 print(type(index))11 index = kfold.split(X=a, y=b)12 for train_index, test_index inindex:13 print(“————————————————-“)14 print(a[train_index]) #注意如果a是datafram类型就得用a.iloc[tain_index], 因为a[train_index]会被认为是访问列15 print(a[test_index])

运行结果如下：

[[ 0 1 2]

[ 3 4 5]

[ 6 7 8]

[ 9 10 11]

[12 13 14]

[15 16 17]

[18 19 20]

[21 22 23]

[24 25 26]]

[(array([0, 1, 3, 4, 5, 6]), array([2, 7, 8])), (array([1, 2, 3, 4, 7, 8]), array([0, 5, 6])), (array([0, 2, 5, 6, 7, 8]), array([1, 3, 4]))]

————————————————-

[[ 6 7 8]

[ 9 10 11]

[12 13 14]

[18 19 20]

[21 22 23]

[24 25 26]]

[[ 0 1 2]

[ 3 4 5]

[15 16 17]]

————————————————-

[[ 0 1 2]

[ 3 4 5]

[ 9 10 11]

[15 16 17]

[21 22 23]

[24 25 26]]

[[ 6 7 8]

[12 13 14]

[18 19 20]]

————————————————-

[[ 0 1 2]

[ 3 4 5]

[ 6 7 8]

[12 13 14]

[15 16 17]

[18 19 20]]

[[ 9 10 11]

[21 22 23]

[24 25 26]]

Process finished with exit code 0

原理补充：

在机器学习建模过程中，通行的做法通常是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。在训练过程中，经常会出现过拟合的问题，就是模型可以很好的匹配训练数据，却不能很好在预测训练集外的数据。如果此时就使用测试数据来调整模型参数，就相当于在训练时已知部分测试数据的信息，会影响最终评估结果的准确性。通常的做法是在训练数据再中分出一部分做为验证(Validation)数据，用来评估模型的训练效果。

验证数据取自训练数据，但不参与训练，这样可以相对客观的评估模型对于训练集之外数据的匹配程度。模型在验证数据中的评估常用的是交叉验证，又称循环验证。它将原始数据分成K组(K-Fold)，将每个子集数据分别做一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型。这K个模型分别在验证集中评估结果，最后的误差MSE(Mean Squared Error)加和平均就得到交叉验证误差。交叉验证有效利用了有限的数据，并且评估结果能够尽可能接近模型在测试集上的表现，可以做为模型优化的指标使用。

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发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/191366.html原文链接：https://javaforall.cn