例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果结合起来生成它们的结果。尽管这通常导致更好的性能，但它使得很难知道数据集中每个特征对输出的贡献是多少。...这里，fold是一个元组，fold[0]是每个折叠的训练索引，fold[1]是测试索引。 现在，我们可以使用这个信息自己从原始数据帧中选择训练和测试数据，从而提取我们想要的信息。...首先，我们现在需要考虑的不仅是每个折叠的SHAP值，还有每个重复的每个折叠的SHAP值，然后将它们合并到一个图中绘制。...我们真正需要的是绘制图表来可视化这些数据。 首先，我们需要将每个样本每个交叉验证重复的SHAP值平均为一个值以进行绘制（如果你愿意，还可以使用中位数或其他统计数据）。...嵌套交叉验证是我们应对这个问题的解决方案。它涉及采用我们正常的交叉验证方案中的每个训练折叠（这里称为“外循环”），通过在每个折叠的训练数据上使用另一个交叉验证（称为“内循环”）来优化超参数。
例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。...将交叉验证与SHAP值相结合 我们经常使用sklearn的cross_val_score或类似方法自动实现交叉验证。 但是这种方法的问题在于所有过程都在后台进行，我们无法访问每个fold中的数据。...通过循环遍历我们的KFold对象，并使用.split方法，我们可以获取每个折叠的训练和测试索引。 在这里，折叠是一个元组，其中fold[0]是每个折叠的训练索引，fold[1]是测试索引。...首先，我们现在需要考虑的不仅仅是每个折叠的SHAP值，还需要考虑每个重复和每个折叠的SHAP值，然后将它们合并到一个图表中进行绘制。...现在，我们只需像绘制通常的值一样绘制平均值。我们也不需要重新排序索引，因为我们从字典中取出SHAP值，它与X的顺序相同。 上图是重复交叉验证多次后的平均SHAP值。
第五章 模型后处理 作者：Trent Hauck 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 5.1 K-fold 交叉验证 这个秘籍中，我们会创建交叉验证，它可能是最重要的模型后处理验证练习...我们会在这个秘籍中讨论 k-fold 交叉验证。有几种交叉验证的种类，每个都有不同的随机化模式。K-fold 可能是一种最熟知的随机化模式。...5.3 使用 ShuffleSplit 交叉验证 ShuffleSplit是最简单的交叉验证技巧之一。这个交叉验证技巧只是将数据的样本用于指定的迭代数量。...操作步骤 让我们创建分层 k-fold 对象，并通过每个折叠来迭代。我们会度量为 1 的verse比例。之后，我们会通过分割数字来绘制分类比例，来看看是否以及如何发生变化。...k-fold 的每个折叠的比例，在每个折叠之间是稳定的。
在保留交叉验证的情况下，数据集被随机分为训练和验证数据。通常，训练数据的分割不仅仅是测试数据。训练数据用于推导模型，而验证数据用于评估模型的性能。 用于训练模型的数据越多，模型越好。...优点：和以前一样，简单，易于理解和实施 缺点：不适合不平衡数据集、许多数据与训练模型隔离 4. k-fold cross-validation 在k折交叉验证中，原始数据集被平均分为k个子部分或折叠。...优点： 该模型偏差低 时间复杂度低 整个数据集可用于训练和验证 缺点：不适合不平衡数据集。 5....在分层k倍交叉验证中，数据集被划分为k个组或折叠，以使验证数据具有相等数量的目标类标签实例。这样可以确保在验证或训练数据中不会出现一个特定的类，尤其是在数据集不平衡时。...在本文中，我们介绍了8种交叉验证技术及其优缺点。k折和分层k折交叉验证是最常用的技术。时间序列交叉验证最适合与时间序列相关的问题。 这些交叉验证的实现可以在sklearn包中找到。
为了克服这个问题，有一种交叉验证技术，它为模型的训练提供了充足的数据，也为验证留下了充足的数据。K折叠交叉验证正是这样做的。 n次交叉验证涉及的步骤: 基于N- fold分割你的整个数据集。...然后可以使用100条记录进行交叉验证。假设折叠次数(N) = 10。 100个数据点被分成10个桶，每个桶有10条记录。 在这里，根据数据和N值创建了10个折叠。...最好的安排总是使数据在每个折叠中包含每个类的几乎一半实例。 时间序列的交叉认证 将时间序列数据随机分割为折叠数是行不通的，因为这种类型的数据是依赖于时间的。对这类数据的交叉验证应该跨时间进行。...我们选择一个列车集，它具有最小的观测量来拟合模型。逐步地，我们在每个折叠中改变我们的列车和测试集。 总结 在本文中，我们讨论了过拟合、欠拟合、模型稳定性和各种交叉验证技术，以避免过拟合和欠拟合。...我们还研究了不同的交叉验证技术，如验证方法、LOOCV、n次交叉验证、n次分层验证等等。 DeepHub
如果我们把这个过程分解为多次训练和验证测试，每次训练和评估我们的模型都是在不同的数据子集上，最后在多次评估中观察模型的平均表现会怎么样呢?这就是K-fold交叉验证背后的想法。...K-fold交叉验证 在K-fold交叉验证(CV)中，我们仍然要先从需要被处理的数据集中分离出一个测试/保留集，以用于模型的最终评估。...重复这个过程，直到每个折叠都被用作验证集。以下是5折交叉验证的流程： ? 将模型在同一个训练数据的不同子集进行K次训练和测试，我们可以更准确地表示我们的模型在它以前没有见过的数据上的表现。...在K-fold CV中，我们在每次迭代后对模型进行评分，并计算所有评分的平均值。这样就可以更好地表示该方法与只使用一个训练和验证集相比，模型的表现是怎样的。...为了理解为什么交叉验证得到的分数与第2部分中简单的训练和验证不同，我们需要仔细看看模型在每个折叠上是如何执行的。上面的cv_compare()函数返回每个折叠中每个不同模型的所有分数的列表。
接下来，我们将看看四种不同的技术，我们可以使用它们来分割我们的训练数据集，并为我们的机器学习算法创建有用的性能估计： 训练和测试集。 K-fold交叉验证。 留下一个交叉验证。...运行交叉验证后，您将得到k个不同的表现分数，您可以使用平均值和标准差进行总结。 结果是给出测试数据的新数据的算法性能的更可靠的估计。这是更准确的，因为算法是在不同的数据上进行多次训练和评估。...交叉验证的这种变化称为“留一交”验证。 其结果是大量的性能指标可以总结出来，以便对未经验证的数据更准确地估计模型的准确性。缺点是它可能比k-fold交叉验证在计算上更昂贵。...Accuracy: 76.823% (42.196%) 4.重复的随机测试 - 列车拆分 k折叠交叉验证的另一个变化是像上面描述的训练/测试分割那样创建数据的随机分割，但重复多次分割和评估算法的过程，如交叉验证...当试图平衡估计的性能，模型训练速度和数据集大小的方差时，诸如留出一次交叉验证和重复随机分割的技术可能是有用的中间体。
这包括高级别决策，如网络中的层数，数量和类型。它还包括较低级别的决策，如选择损失函数，激活函数，优化过程和周期数。深度学习常用于有非常大的数据集的问题上，这种问题往往有成千上万个实例。...，包括每个周期的训练和验证数据集上的模型的损失和准确度。...评估机器学习模型的黄金标准是k-折交叉验证（k-fold cross validation）。...最后将所有模型的性能评估平均。 交叉验证通常不用于评估深度学习模型，因为计算代价更大。例如k-折交叉验证通常使用5或10次折叠。因此，必须构建和评估5或10个模型，大大增加了模型的评估时间。...通过将“verbose=0”传递给模型上的fit（）函数和evaluate（）函数，关闭每个周期的详细输出。 打印每个模型的性能，并存储。
顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集。用训练集来训练模型，测试集来评估模型的好坏。 交叉验证的目的 从有限的学习数据中获取尽可能多的有效信息。...当这一轮完成后，重新随机选择 份来训练数据。若干轮（小于 ）之后，选择损失函数评估最优的模型和参数。...如下图所示，黑色部分为被用作的验证的一个折叠，而黄色部分为被用作训练的 个折叠。 另外数据分布图是5折交叉验证中每个验证数据集（黑色部分），及实际用作验证模型的数据集的组合分布图。...这个交叉验证对象是 KFold 的一种变体，它返回分层折叠。通过保留每个类别的样本百分比来进行折叠。...05 分层K折交叉验证--打乱的 对于每个目标，折叠包大约相同百分比的样本，但首先数据被打乱。
在我们训练机器学习模型时，为提高模型拟合效果，经常使用K-Fold交叉验证，这是提高模型性能的重要方法。在这篇文章中，我们将介绍K-Fold交叉验证的基本原理，以及如何通过各种随机样本来查看数据。...什么是K-Fold交叉验证 交叉验证是用于估计机器学习模型技能的统计方法。也是一种用于评估有限数据样本的机器学习模型的重采样方法。该方法简单且易于理解。K-Fold将将数据集拆分为k个部分。...k = n：k的值固定为n，其中n是数据集的大小，以便为每个测试样本提供在holdout数据集中使用的机会。这种方法称为留一交叉验证。...K-Fold的类型 分层K-Fold： 分层K-Fold是KFold的变体。首先，分层K-Fold将数据分组，然后将数据分成n_splits部分和Done。现在，它将使用每个部分作为测试集。...结论 在k-Fold交叉验证中存在与k选择相关的偏差 - 方差权衡。一般我们使用k = 5或k = 10进行k折交叉验证，以产生既不受过高偏差也不受非常高方差影响的测试误差率估计。
Plotly Express 回归 这里我们将一起学习如何使用plotly图表来显示各种类型的回归模型，从简单的模型如线性回归，到其他机器学习模型如决策树和多项式回归。...交叉验证可视化 交叉验证是将训练数据再次分配，我们以5折为例，就是说将交叉数据分成五份，每次都选取不同的数据作为验证数据。...每一组不同的验证数据都会得出一个准确度，求得五组准确度的平均值，就是某个参数情况下的准确度。 Plotly可以使用Scikit-learn的LassoCV绘制交叉验证结果中各种 惩罚值的结果。...基于决策树的网格搜索可视化 Scikit-learn机器学习中的GridSearchCV，即GridSearch和CV，网格搜索和交叉验证。...单个函数调用来绘制每个图形 第一个图显示了如何在单个分割(使用facet分组)上可视化每个模型参数的分数。 每个大块代表不同数据分割下，不同网格参数的R方和。
MNIST数据集：二分类问题 MNIST数据集是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70,000个数字的图片，每张图片上面有代表的数字标记。...自定义交差验证（优化） 每个折叠由StratifiedKFold执行分层抽样，产生的每个类别中的比例符合原始数据中的比例 每次迭代会创建一个分类器的副本，用训练器对这个副本进行训练，然后测试集进行测试...最后预测出准确率，输出正确的比例 In [16]: # K折交叉验证 from sklearn.model_selection import StratifiedKFold # 用于生成分类器的副本 from...cross_val_predict函数返回的是每个折叠的预测结果，而不是评估分数 In [23]: from sklearn.model_selection import cross_val_predict...数据出发，通过SGD建立一个二元分类器，同时利用交叉验证来评估我们的分类器，以及使用不同的指标（精度、召回率、精度/召回率平衡）、ROC曲线等来比较SGD和RandomForestClassifier不同的模型
交叉验证通过反复划分数据集并进行模型训练和评估，以准确评估模型在不同数据集上的性能。 交叉验证的基本原理是将数据集划分成K个互斥的子集，被称为折叠。...常见的交叉验证方法有以下几种：K折交叉验证（K-fold Cross-validation）：将数据集划分为K个折叠，每次使用其中K-1个折叠作为训练集，剩下的一个作为测试集。...留一交叉验证（Leave-One-Out Cross-validation）：将每个样本作为一个折叠，执行N次模型训练和评估，其中N是数据集的样本数量。这种方法非常耗时，适用于样本数量较少的情况。...分层K折交叉验证（Stratified K-fold Cross-validation）：在K折交叉验证的基础上，保持每个折叠中的类别分布与整个数据集中的类别分布相似，以避免类别不平衡造成的评估误差。...交叉验证的优点有：充分利用数据：通过多次模型训练和评估，交叉验证可以更精确地评估模型的性能，减少因数据划分不同而导致的评估误差。
本文将介绍如何使用Lasso回归和交叉验证方法来解决高维数据下的房屋市场租金价格预测问题，并详细阐述R语言在此过程中的应用技巧和实现方法。...Model used: Regularization: 10.fold Lasso & AICc Lasso 适合于大量数据处理（高维度多变量) 数据清理 使用R语言处理无法观测到的变量︰ 1.观测...模型分析 Regularization - Lasso Model 使用K-Fold cross validation确定最佳的入值: 数据被分成K个相等的部分，除了第k个折叠之外的所有数据都用于训练模型...重复此过程，以至每个折叠都有机会成为测试集。...总结 在执行Lasso Regularization后，我们看到模型从数据集中选择了186个变量中的76个变量。
该过程针对每个数据点进行迭代。这有其优点和缺点。...然后，测试模型以检查k 折的有效性 记录每个预测上看到的误差 重复此过程，直到每个k折都用作测试集 您记录的k个误差的平均值称为交叉验证误差，它将用作模型的性能指标 以下是k = 10时k倍验证的可视化...) # 总结结果 4.分层k折交叉验证 分层是重新排列数据的过程，以确保每个折都能很好地代表整体。...例如，在二进制分类问题中，每个类别包含50％的数据，最好安排数据，在每一折中每个类别包含大约一半的实例。 ? 当同时处理偏差和方差时，这通常是更好的方法。...经过k倍交叉验证后，我们将获得 k个 不同的模型估计误差（e1，e2…..ek）。在理想情况下，这些误差值应总计为零。为了得到模型的偏差，我们获取所有误差的平均值。降低平均值，使模型更好。
前言 在说交叉验证以前，我们先想一下我们在搭建模型时的关于数据切分的常规做法[直接利用train_test_split把所有的数据集分成两部分:train_data和test_data，先在train_data...可以采用 StratifiedKFold 和 StratifiedShuffleSplit中实现的分层抽样方法，确保相对的类别频率在每个训练和验证折叠中大致保留。...分层k折 StratifiedKFold是k-fold的变种，会返回stratified（分层）的折叠：每个小集合中，各个类别的样例比例大致和完整数据集中相同。...，会返回直接的划分，比如：创建一个划分，但是划分中每个类的比例和完整数据集中的相同。...时间序列分割 TimeSeriesSplit是k-fold的一个变体，它首先返回k折作为训练数据集，并且 (k+1) 折作为测试数据集。请注意，与标准的交叉验证方法不同，连续的训练集是超越前者的超集。
交叉验证 通常情况下，我们会将已有的数据分为两部分：训练集 (training set) 和测试集 (test set)。使用训练集来训练模型，并用测试集的数据来评估模型性能。...例如，基于这种交叉验证，我们的模型似乎很难区分非糖尿病患者和化学糖尿病患者。 这种交叉验证方法的唯一真正的好处是它比其他形式的交叉验证计算量更小。这使得它成为计算量大的算法中唯一可行的交叉验证方法。...该交叉验证方法过程如 Fig 3 所示： Fig 3. leave-one-out cross-validation 过程 对于小数据集，若分成 k 个 fold 会留下一个非常小的训练集，在小数据集上训练的模型的方差往往更高...嵌套交叉验证 3.1 嵌套交叉验证 当我们对数据或模型执行某种预处理时，比如调优超参数，重要的是要将这种预处理包括到交叉验证中，这样就可以交叉验证整个模型训练过程。...这采用了嵌套交叉验证的形式，其中有一个内部循环来交叉验证超参数的不同值(就像上面做的那样)，然后，最优的超参数值被传递到外部交叉验证循环。在外部交叉验证循环中，每个 fold 都使用最优超参数。
这种方法是最简单的交叉验证： 在机器学习任务中，拿到数据后，我们首先会将原始数据集分为三部分：训练集、验证集和测试集。...不过如果只做一次分割，它对训练集、验证集和测试集的样本数比例，还有分割后数据的分布是否和原始数据集的分布相同等因素比较敏感， 不同的划分会得到不同的最优模型， 而且分成三个集合后，用于训练的数据更少了...在每个训练集上训练后得到一个模型， 用这个模型在相应的测试集上测试，计算并保存模型的评估指标， 第四步，计算 k 组测试结果的平均值作为模型精度的估计，并作为当前 k 折交叉验证下模型的性能指标。...此外： 多次 k 折交叉验证再求均值，例如：10 次 10 折交叉验证，以求更精确一点。 划分时有多种方法，例如对非平衡数据可以用分层采样，就是在每一份子集中都保持和原始数据集相同的类别比例。...模型训练过程的所有步骤，包括模型选择，特征选择等都是在单个折叠 fold 中独立执行的。 ---- 4. Bootstrap ?
机器学习模型基于训练数据集进行评估，并用重新采样的方法，如k折叠交叉验证（k-fold cross-validation）。并且数据集本身可能被进一步划分为用于调试模型的超参数的验证性数据集。...某种程度上，无论是使用k-fold交叉验证，还是使用单独的数据集的调试模型都会有所帮助。尽管如此，仍有可能继续施压导致训练数据集过拟合。...例如下列一些尝试： 在测试数据集上尝试对模型评估进行k折叠交叉验证。 在训练数据集上尝试拟合模型，并基于测试数据和新的数据样本进行评估。...另一个方法是检验训练和测试数据集中的每个变量的概括统计量，最好在交叉验证折叠中检测。你要找出样本平均数和标准差的巨大差异。 补救措施通常是获得来自定义域更大、更有代表性的数据样本。...另外，在准备和分割数据样本时使用更有区别性的方法。可以考虑分层的k折叠交叉验证，但应用于输入变量时应尽量保持实值变量的平均数和标准差，并控制分类变量的分布。
Validation techniques 在本节中，我们将解释一些可用于模型验证的技术，以及在验证技术范围内机器学习领域常用的一些术语。...Crossvalidation 交叉验证技术是机器学习领域最常见的技术之一。它的本质是在训练你的模型时忽略你的数据集的一部分，然后使用模型来预测这个被忽略的数据。...将预测值与实际值进行比较，从而显示模型的性能和训练数据的质量。 这种交叉验证最重要的部分是分割数据。执行这个技术时，应始终使用完整的数据集。...(2 fold)Cross validation 在2折交叉验证中，您对每个折叠执行将数据分成测试和训练（所以2次）两个步骤，并使用训练数据集训练模型，然后使用测试集验证。...然而，为了找到一个模型的正确的lambda是困难的，当你不知道什么时候模型过拟合或不过拟合。 这就是为什么交叉验证通常用于找到最适合您的模型的lambda。
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