K折交叉验证和分层K折交叉验证在机器学习中的应用与实战

2023-07-19 15:47:39

交叉验证：机器学习模型性能的守护者

摘要

交叉验证是评估机器学习模型性能至关重要的技术，它能帮助我们深入了解模型对未知数据的泛化能力。本文将探索交叉验证的原理、不同类型以及如何在 Python 中实现它。

什么是交叉验证？

交叉验证是一种评估机器学习模型性能的技术。它将数据集划分为多个子集，轮流使用这些子集来训练和评估模型。通过这种方式，交叉验证可以提供模型泛化能力的更可靠估计。

K折交叉验证

K折交叉验证是交叉验证最常用的方法。它将数据集随机划分为 K 个子集（折），然后依次使用每个子集作为测试集，其余 K-1 个子集作为训练集。训练和评估过程重复 K 次，每次的结果都会被记录下来。最后，将所有 K 次评估结果取平均值作为模型的最终性能评估。

分层 K折交叉验证

分层 K 折交叉验证是一种特殊的 K 折交叉验证，适用于存在数据不平衡问题的情况。它首先按照类别对数据进行分层，然后在每个类别内执行 K 折交叉验证。这样可以确保每个测试集中都有来自所有类别的样本，从而避免评估结果因数据不平衡而产生偏差。

在 Python 中实现交叉验证

使用 Python 的 scikit-learn 库可以轻松实现交叉验证。以下代码展示了如何使用 K 折交叉验证和分层 K 折交叉验证：

# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold

# 创建一个示例数据集和标签
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
target = np.array([0, 1, 0, 1, 0])

# 执行 K 折交叉验证
kf = KFold(n_splits=5)
for train_index, test_index in kf.split(data):
    X_train, X_test = data[train_index], data[test_index]
    y_train, y_test = target[train_index], target[test_index]

    # 训练模型
    model.fit(X_train, y_train)

    # 评估模型
    score = model.score(X_test, y_test)

    print(f"KFold 交叉验证得分：{score}")

# 执行分层 K 折交叉验证
skf = StratifiedKFold(n_splits=5)
for train_index, test_index in skf.split(data, target):
    X_train, X_test = data[train_index], data[test_index]
    y_train, y_test = target[train_index], target[test_index]

    # 训练模型
    model.fit(X_train, y_train)

    # 评估模型
    score = model.score(X_test, y_test)

    print(f"分层 K 折交叉验证得分：{score}")