机器学习：常见交叉验证(cross-validation)

Posted 2022-11-29 挂科难

交叉验证

交叉验证（cross-validation）
交叉验证，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，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。 是评估泛化性能的统计学方法，比单次划分训练集和测试集的方法更稳定，全面。数据集被多次划分，并且需要训练多个模型。

k折交叉验证（k-fold cross-validation）

也称S折交叉验证（S-Folder Cross Validation）
首先将数据划分成（大致）相等的5部分，每一部分叫做**折（fold）**使用一折作为测试集，其他折作为训练集。
scikit-learn中默认是五折交叉验证，当然也可以用cv参数修改。

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import cross_val_score
svm = SVC()
svm_scores = cross_val_score(svm, X, y)  # 返回一个含五个数的列表
print('svm的5折交叉验证平均值:', svm_scores.mean())

简单交叉验证

所谓的简单，是和其他交叉验证方法相对而言的
首先，我们随机的将样本数据分为两部分（比如： 70%的训练集，30%的测试集），然后用训练集来训练模型，在测试集上验证模型及参数。
接着，我们再把样本打乱，重新选择训练集和测试集，继续训练数据和检验模型。最后我们选择损失函数评估最优的模型和参数。

留一交叉验证(Leave-one-out Cross Validation)

该方法是k折交叉验证的特殊情况，主要用于样本量非常少的情况，样本数N <= 50.
我们令K 等于样本数N，每次选择1个样本来验证预测模型的好坏，剩余N-1个样本用于训练。