交叉验证(crossvalidation)方法思想简介

交叉验证选参数【最新版】目录1.交叉验证的定义与作用2.交叉验证的过程3.交叉验证的优点与局限性4.参数选择与模型优化5.总结正文一、交叉验证的定义与作用交叉验证（Cross Validation）是一种评估模型性能和选择参数的方法，主要通过将数据集划分为训练集和验证集，多次重复训练模型并在验证集上评估模型性能，从而得到模型在不同数据集上的表现，以评估模型的泛化能力。

交叉验证在机器学习、统计学等领域中具有重要作用，可以帮助我们找到最优的模型参数，提高模型的预测性能。

二、交叉验证的过程交叉验证的过程通常分为以下几个步骤：1.将数据集划分为 K 份（K-fold cross validation），每份作为一次验证集，其余的作为训练集。

2.针对每次验证集，使用训练集训练模型，并在验证集上评估模型性能。

3.计算 K 次验证的平均性能指标，如准确率、召回率等。

4.根据平均性能指标，选择合适的模型参数。

三、交叉验证的优点与局限性交叉验证具有以下优点：1.可以评估模型在不同数据集上的表现，提高模型的泛化能力。

2.可以有效地避免过拟合现象，提高模型的预测性能。

3.可以比较不同参数的模型性能，帮助我们选择最优的参数。

然而，交叉验证也存在一定的局限性：1.计算成本较高，需要多次训练模型并评估性能。

2.当数据量较小时，交叉验证的效果可能不明显。

3.对于某些特殊类型的模型，交叉验证可能无法有效地评估其性能。

四、参数选择与模型优化通过交叉验证，我们可以选择最优的模型参数，从而提高模型的性能。

在实际应用中，我们可以根据以下原则进行参数选择：1.选择验证集上性能最优的参数。

2.考虑参数的稳定性，选择具有较好泛化能力的参数。

3.综合考虑训练集和验证集的性能，选择适合的参数。

此外，为了进一步优化模型，我们还可以采用以下方法：1.使用正则化（Regularization）方法，如 L1、L2 正则化，以防止过拟合。

2.采用集成学习（Ensemble Learning）方法，如 Bagging、Boosting 等，提高模型的预测性能。

最优模型选择中的交叉验证（Crossvalidation）方法很多时候，大家会利用各种方法建立不同的统计模型，诸如普通的cox回归，利用Lasso方法建立的cox回归，或者稳健的cox回归；或者说利用不同的变量建立不同的模型，诸如模型一只考虑了三个因素、模型二考虑了四个因素，最后对上述模型选择（评价）的时候，或者是参数择优的时候，通常传统统计学方法中会用AIC，BIC、拟合优度-2logL，或者预测误差最小等准则来选择最优模型；而最新的文献中都会提到一种叫交叉验证（Cross validation）的方法，或者会用到一种将原始数据按照样本量分为两部分三分之二用来建模，三分之一用来验证的思路（临床上有医生称为内部验证），再或者利用多中心数据，一个中心数据用来建模，另外一个中心数据用来验证（临床上称为外部验证），这些都是什么？总结一下自己最近看的文献和书籍，在这里简单介绍下，仅供参考。

一、交叉验证的概念交叉验证（Cross validation)，有时亦称循环估计，是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。

于是可以先在一个子集上做建模分析，而其它子集则用来做后续对此分析的效果评价及验证。

一开始的子集被称为训练集（Train set）。

而其它的子集则被称为验证集(Validationset)或测试集(Test set)。

交叉验证是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化(普遍适用性)能力（Generalize）.例如下图文献中，原始数据集中449例观测，文献中将数据集分为了训练集（Primary Cohort）367例，验证集(Validation Cohort)82例。

二、交叉验证的原理及分类假设利用原始数据可以建立n个统计模型，这n 个模型的集合是M={M1，M2，…,Mn}，比如我们想做回归，那么简单线性回归、logistic回归、随机森林、神经网络等模型都包含在M中。

k折交叉验证的验证集（原创实用版）目录1.交叉验证的概念2.K 折交叉验证的定义3.K 折交叉验证的验证集4.K 折交叉验证的优缺点5.实际应用中的 K 折交叉验证正文1.交叉验证的概念交叉验证（Cross Validation）是一种统计学上的方法，用于评估模型的性能和泛化能力。

在机器学习和数据挖掘领域，交叉验证常常用于调整模型参数，选择最佳模型以及评估模型的性能。

2.K 折交叉验证的定义K 折交叉验证（K-fold Cross Validation）是交叉验证的一种形式，其中 K 是一个整数，表示将数据集划分为 K 份。

在 K 折交叉验证中，每次选取其中 K-1 份数据作为训练集，剩余的一份作为测试集。

这个过程会重复 K 次，每次使用不同的测试集。

最后，根据 K 次测试集的结果，可以评估模型的性能和泛化能力。

3.K 折交叉验证的验证集在 K 折交叉验证过程中，每次迭代都会产生一个测试集。

这 K 个测试集一起构成了 K 折交叉验证的验证集。

验证集的作用是评估模型在未见过的数据上的表现，从而判断模型的泛化能力。

4.K 折交叉验证的优缺点优点：a.可以评估模型在不同数据集上的表现，提高模型的泛化能力；b.可以对模型的性能进行更为准确的估计；c.可以用于选择最佳模型参数。

缺点：a.计算成本较高，因为需要进行多次迭代；b.对于小样本数据，K 折交叉验证的结果可能不稳定。

5.实际应用中的 K 折交叉验证在实际应用中，K 折交叉验证被广泛应用于模型选择、参数调整和性能评估。

例如，在支持向量机（SVM）算法中，可以使用 K 折交叉验证来选择最佳的核函数类型和参数。

sklearn中的交叉验证的实现（Cross-Validation）sklearn是利⽤python进⾏机器学习中⼀个⾮常全⾯和好⽤的第三⽅库，⽤过的都说好。

今天主要记录⼀下sklearn中关于交叉验证的各种⽤法，主要是对sklearn官⽅⽂档进⾏讲解，英⽂⽔平好的建议读官⽅⽂档，⾥⾯的知识点很详细。

先导⼊需要的库及数据集In [1]: import numpy as npIn [2]: from sklearn.model_selection import train_test_splitIn [3]: from sklearn.datasets import load_irisIn [4]: from sklearn import svmIn [5]: iris = load_iris()In [6]: iris.data.shape, iris.target.shapeOut[6]: ((150, 4), (150,))1.train_test_split对数据集进⾏快速打乱（分为训练集和测试集）这⾥相当于对数据集进⾏了shuffle后按照给定的test_size进⾏数据集划分。

In [7]: X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(...: iris.data, iris.target, test_size=.4, random_state=0)#这⾥是按照6:4对训练集测试集进⾏划分In [8]: X_train.shape, y_train.shapeOut[8]: ((90, 4), (90,))In [9]: X_test.shape, y_test.shapeOut[9]: ((60, 4), (60,))In [10]: iris.data[:5]Out[10]:array([[ 5.1, 3.5, 1.4, 0.2],[ 4.9, 3. , 1.4, 0.2],[ 4.7, 3.2, 1.3, 0.2],[ 4.6, 3.1, 1.5, 0.2],[ 5. , 3.6, 1.4, 0.2]])In [11]: X_train[:5]Out[11]:array([[ 6. , 3.4, 4.5, 1.6],[ 4.8, 3.1, 1.6, 0.2],[ 5.8, 2.7, 5.1, 1.9],[ 5.6, 2.7, 4.2, 1.3],[ 5.6, 2.9, 3.6, 1.3]])In [12]: clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X_train, y_train)In [13]: clf.score(X_test, y_test)Out[13]: 0.966666666666666672.cross_val_score对数据集进⾏指定次数的交叉验证并为每次验证效果评测其中，score默认是以 scoring='f1_macro'进⾏评测的，余外针对分类或回归还有：这需要from　sklearn import metrics ,通过在cross_val_score指定参数来设定评测标准；当cv指定为int类型时，默认使⽤KFold或StratifiedKFold进⾏数据集打乱，下⾯会对KFold和StratifiedKFold进⾏介绍。

预测模型验证方法
预测模型的验证方法主要有以下几种：
1. 交叉验证（Cross Validation）：将数据集划分为训练集和验证集，对训练集进行模型训练，然后使用验证集对模型进行测试。

这个过程可以重复多次，每次使用不同的验证集，以减小随机误差的影响。

2. 留一验证（Leave-One-Out Validation）：将数据集中的每个样本都作为验证集，其余样本作为训练集，依次对每个样本进行预测，然后对所有预测结果进行统计分析。

3. Bootstrap验证（Bootstrap Validation）：从原始数据集中随机抽取一定数量的样本，组成训练集，然后使用训练集对模型进行训练，最后使用原始数据集的剩余样本作为验证集对模型进行测试。

4. 回代验证（Backward Validation）：在模型训练过程中，将已预测的样本再次放入模型中进行训练，以检验模型在未知数据上的预测能力。

5. 组合验证（Ensemble Validation）：将多个验证方法的结果进行组合，以提高验证结果的准确性。

以上方法各有优缺点，具体选择应根据模型的特点和需求来决定。

同时，为了确保验证结果的可靠性，通常需要进行多次验证，并对结果进行统计分析。

交叉验证--Cross validation交叉验证（Cross validation)，有时亦称循环估计，是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。

于是可以先在一个子集上做分析，而其它子集则用来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价分类器的性能指标。

一开始的子集被称为训练集。

而其它的子集则被称为验证集或测试集。

交叉验证是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力（generalize）。

交叉验证一般要尽量满足：训练集的比例要足够多，一般大于一半训练集和测试集要均匀抽样其中第2点特别重要，均匀取样的目的是希望减少training/test set与完整集合之间的偏差(bias)，但却也不易做到。

一般的作法是随机取样，当样本数量足够时，便可达到均匀取样的效果。

然而随机也正是此作法的盲点，也是经常是可以在数据上做手脚的地方。

举例来说，当辨识率不理想时，便重新取样一组training set与test set，直到test set的辨识率满意为止，但严格来说这样便算是作弊了交叉验证主要分成以下几类：1)Hold-Out Method将原始数据随机分为两组,一组做为训练集,一组做为验证集,利用训练集训练分类器,然后利用验证集验证模型,记录最后的分类准确率为此Hold-OutMethod下分类器的性能指标.此种方法的好处的处理简单,只需随机把原始数据分为两组即可,其实严格意义来说Hold-Out Method并不能算是CV,因为这种方法没有达到交叉的思想,由于是随机的将原始数据分组,所以最后验证集分类准确率的高低与原始数据的分组有很大的关系,所以这种方法得到的结果其实并不具有说服性.2)K-fold cross-validation:将原始数据分成K组(一般是均分)，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，用这K个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此K-CV下分类器的性能指标。

支持向量机（SVM）是一种常见的机器学习算法，它的泛化能力评估方法对于模型的有效性和稳定性至关重要。

在实际应用中，我们需要对SVM模型进行有效的泛化能力评估，以确保其在未知数据上的表现。

一、交叉验证（Cross-validation）交叉验证是一种常见的泛化能力评估方法，它通过将数据集分成训练集和测试集，多次重复这个过程来验证模型的稳定性和准确性。

常见的交叉验证方法包括k折交叉验证和留一法交叉验证。

在k折交叉验证中，数据集被分成k个子集，每次将其中一个子集作为测试集，其余k-1个子集作为训练集，然后计算模型在测试集上的表现。

留一法交叉验证则是将每个样本单独作为测试集，其余样本作为训练集，然后计算模型在所有测试集上的表现。

通过交叉验证，我们可以更准确地评估SVM模型的泛化能力，避免过拟合和欠拟合的情况。

二、学习曲线（Learning curve）学习曲线是另一种用于评估SVM模型泛化能力的方法。

它通过绘制训练集和测试集上的准确率随样本数量变化的曲线来评估模型的性能。

当训练集和测试集的准确率趋于稳定并且两者之间的差距较小时，说明模型具有较好的泛化能力。

通过学习曲线，我们可以了解SVM模型在不同数据规模下的表现，有助于选择合适的训练集大小以及优化模型参数。

三、网格搜索与交叉验证（Grid search with cross-validation）网格搜索是一种常见的调参方法，通过遍历模型参数的所有可能取值，结合交叉验证来确定最佳参数组合。

对于SVM模型来说，参数包括核函数类型、正则化参数C等。

通过网格搜索与交叉验证，我们可以有效地优化SVM模型的泛化能力，提高模型的预测准确性和稳定性。

四、自助法（Bootstrap）自助法是一种通过自助采样来评估模型泛化能力的方法。

它通过从原始数据集中有放回地抽取样本来构建新的训练集，然后使用剩余样本作为测试集，重复这个过程多次。

通过自助法，我们可以获得多个模型表现的平均性能，并对模型的稳定性进行评估。

以下简称交叉验证(Cross Validation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set),首先用训练集对分类器进行训练,在利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价分类器的性能指标.常见CV的方法如下:1).Hold-Out Method将原始数据随机分为两组,一组做为训练集,一组做为验证集,利用训练集训练分类器,然后利用验证集验证模型,记录最后的分类准确率为此Hold-OutMethod下分类器的性能指标.此种方法的好处的处理简单,只需随机把原始数据分为两组即可,其实严格意义来说Hold-Out Method 并不能算是CV,因为这种方法没有达到交叉的思想,由于是随机的将原始数据分组,所以最后验证集分类准确率的高低与原始数据的分组有很大的关系,所以这种方法得到的结果其实并不具有说服性.2).K-fold Cross Validation(记为K-CV)将原始数据分成K组(一般是均分),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,用这K个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此K-CV下分类器的性能指标.K一般大于等于2,实际操作时一般从3开始取,只有在原始数据集合数据量小的时候才会尝试取2.K-CV可以有效的避免过学习以及欠学习状态的发生,最后得到的结果也比较具有说服性.3).Leave-One-Out Cross Validation(记为LOO-CV)如果设原始数据有N个样本,那么LOO-CV就是N-CV,即每个样本单独作为验证集,其余的N-1个样本作为训练集,所以LOO-CV会得到N个模型,用这N个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此下LOO-CV分类器的性能指标.相比于前面的K-CV,LOO-CV有两个明显的优点:①a.每一回合中几乎所有的样本皆用于训练模型,因此最接近原始样本的分布,这样评估所得的结果比较可靠。

交叉验证(Cross Validation，CV）是用来验证分类器的性能一种统计分析方法，基本思想是在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set)，另一部分做为验证集(validation set)，首先用训练集对分类器进行训练，在利用验证集来测试训练得到的模型(model)，以此来做为评价分类器的性能指标。

常见CV的方法如下: 1) Hold-Out Method将原始数据随机分为两组,一组做为训练集，一组做为验证集，利用训练集训练分类器,然后利用验证集验证模型，记录最后的分类准确率为此Hold-Out Method下分类器的性能指标。

此种方法的好处的处理简单，只需随机把原始数据分为两组即可，其实严格意义Hold-Out Method并不能算是CV，因为这种方法没有达到交叉的思想，由于是随机的将原始数据分组，所以最后验证集分类准确率的高低与原始数据的分组有很大的关系，所以这种方法得到的结果其实并不具有说服性。

2) K-fold Cross Validation(记为K-CV)将原始数据分成K组(一般是均分)，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，用这K个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此K-CV下分类器的性能指标。

K一般大于等于2，实际操作时一般从3开始取，只有在原始数据集合数据量小的时候才会尝试取2。

K-CV可以有效的避免过学习以及欠学习状态的发生，最后得到的结果也比较具有说服性。

如： 10-fold cross-validation 就是十折交叉验证，用来测试精度。

是常用的精度测试方法.将数据集分成十分，轮流将其中9份做训练1份做测试，10次的结果的均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10倍交叉验证求均值，例如10次10倍交叉验证，更精确一点。

3) Leave-One-Out Cross Validation(记为LOO-CV)如果设原始数据有N个样本，那么LOO-CV就是N-CV，即每个样本单独作为验证集，其余的N-1个样本作为训练集，所以LOO-CV会得到N个模型，用这N个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此下LOO-CV分类器的性能指标。

交叉验证(Cross Validation，CV）是用来验证分类器的性能一种统计分析方法，基本思想是在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set)，另一部分做为验证集(validation set)，首先用训练集对分类器进行训练，在利用验证集来测试训练得到的模型(model)，以此来做为评价分类器的性能指标。

常见CV的方法如下: 1) Hold-Out Method将原始数据随机分为两组,一组做为训练集，一组做为验证集，利用训练集训练分类器,然后利用验证集验证模型，记录最后的分类准确率为此Hold-Out Method下分类器的性能指标。

此种方法的好处的处理简单，只需随机把原始数据分为两组即可，其实严格意义Hold-Out Method并不能算是CV，因为这种方法没有达到交叉的思想，由于是随机的将原始数据分组，所以最后验证集分类准确率的高低与原始数据的分组有很大的关系，所以这种方法得到的结果其实并不具有说服性。

2) K-fold Cross Validation(记为K-CV)将原始数据分成K组(一般是均分)，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，用这K个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此K-CV下分类器的性能指标。

K一般大于等于2，实际操作时一般从3开始取，只有在原始数据集合数据量小的时候才会尝试取2。

K-CV可以有效的避免过学习以及欠学习状态的发生，最后得到的结果也比较具有说服性。

如： 10-fold cross-validation 就是十折交叉验证，用来测试精度。

是常用的精度测试方法.将数据集分成十分，轮流将其中9份做训练1份做测试，10次的结果的均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10倍交叉验证求均值，例如10次10倍交叉验证，更精确一点。

3) Leave-One-Out Cross Validation(记为LOO-CV)如果设原始数据有N个样本，那么LOO-CV就是N-CV，即每个样本单独作为验证集，其余的N-1个样本作为训练集，所以LOO-CV会得到N个模型，用这N个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此下LOO-CV分类器的性能指标。

k交叉验证法摘要：1.交叉验证法简介2.交叉验证法的原理3.交叉验证法在机器学习中的应用4.交叉验证法的优点与局限性5.总结正文：交叉验证法（Cross Validation）是一种在统计学和机器学习领域中广泛应用的数据分析方法。

其主要思想是将数据集划分为训练集和验证集，通过多次训练和验证的过程，评估模型性能并选择最佳模型。

交叉验证法可以帮助我们更准确地评估模型的泛化能力，从而避免过拟合现象。

交叉验证法的原理是，将数据集D 划分为K 个不重叠的子集，每个子集称为一个折（fold）。

在每次循环中，我们选取一个折作为验证集，其余K-1 个折作为训练集。

这样，我们可以得到K 个模型，每个模型在不同的验证集上进行评估。

最后，我们可以根据这K 个模型的性能指标（如准确率、召回率等），选择性能最佳的模型作为最终模型。

交叉验证法在机器学习中的应用十分广泛，尤其在模型选择和参数调优阶段。

通过交叉验证法，我们可以评估不同模型和参数组合在验证集上的表现，从而找出最佳模型和参数。

此外，交叉验证法还可以用于比较不同算法之间的性能，为实际应用场景提供参考依据。

交叉验证法具有以下优点：1.减少数据集大小对模型性能评估的影响，提高评估准确性。

2.有助于发现过拟合现象，提高模型的泛化能力。

3.可以在不同数据集上进行模型性能比较，提高模型选择和参数调优的可靠性。

然而，交叉验证法也存在一定的局限性：1.计算成本较高，尤其是在大数据集和复杂模型的情况下，计算量可能成为限制因素。

2.K 的选择具有一定的经验性，不同K 值可能导致不同的评估结果，影响模型选择和参数调优的准确性。

总之，交叉验证法是一种实用且有效的数据分析方法，在机器学习领域具有广泛的应用价值。

交叉验证--Cross validation交叉验证（Cross validation)，有时亦称循环估计，是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。

于是可以先在一个子集上做分析，而其它子集则用来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价分类器的性能指标。

一开始的子集被称为训练集。

而其它的子集则被称为验证集或测试集。

交叉验证是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力（generalize）。

交叉验证一般要尽量满足：训练集的比例要足够多，一般大于一半训练集和测试集要均匀抽样其中第2点特别重要，均匀取样的目的是希望减少training/test set与完整集合之间的偏差(bias)，但却也不易做到。

一般的作法是随机取样，当样本数量足够时，便可达到均匀取样的效果。

然而随机也正是此作法的盲点，也是经常是可以在数据上做手脚的地方。

举例来说，当辨识率不理想时，便重新取样一组training set与test set，直到test set的辨识率满意为止，但严格来说这样便算是作弊了交叉验证主要分成以下几类：1)Hold-Out Method将原始数据随机分为两组,一组做为训练集,一组做为验证集,利用训练集训练分类器,然后利用验证集验证模型,记录最后的分类准确率为此Hold-OutMethod下分类器的性能指标.此种方法的好处的处理简单,只需随机把原始数据分为两组即可,其实严格意义来说Hold-Out Method并不能算是CV,因为这种方法没有达到交叉的思想,由于是随机的将原始数据分组,所以最后验证集分类准确率的高低与原始数据的分组有很大的关系,所以这种方法得到的结果其实并不具有说服性.2)K-fold cross-validation:将原始数据分成K组(一般是均分)，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，用这K个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此K-CV下分类器的性能指标。

使⽤交叉验证法（CrossValidation）进⾏模型评估scikit-learn中默认使⽤的交叉验证法是K折叠交叉验证法(K-fold cross validation):它将数据集拆分成k个部分,再⽤k个数据集对模型进⾏训练和评分.1.K折叠交叉验证法(K-fold cross validation)############################# 使⽤交叉验证法对模型进⾏评估 ########################################导⼊红酒数据集from sklearn.datasets import load_wine#导⼊交叉验证⼯具from sklearn.model_selection import cross_val_score#导⼊⽤于分类的⽀持向量机模型from sklearn.svm import SVC#载⼊红酒数据集wine = load_wine()#设置SVC的核函数为linearsvc = SVC(kernel='linear')#使⽤交叉验证法对SVC进⾏评分scores = cross_val_score(svc,wine.data,wine.target,cv=3)#打印结果print('交叉验证得分:{}'.format(scores))交叉验证得分:[0.83333333 0.95 ]#使⽤.mean()来获得分数平均值print('交叉验证平均分:{:.3f}'.format(scores.mean()))交叉验证平均分:0.928#设置cv参数为6scores = cross_val_score(svc,wine.data,wine.target,cv=6)#打印结果print('交叉验证得分:\n{}'.format(scores))交叉验证得分:[0.86666667 0.9 0.93333333 0.96666667 1. 1. ]#计算交叉验证平均分print('交叉验证平均分:{:.3f}'.format(scores.mean()))交叉验证平均分:0.944#打印红酒数据集的分类标签print('酒的分类标签:\n{}'.format(wine.target))酒的分类标签:[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 12 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 22 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2]如果⽤不分层的K折叠的交叉验证法,那么在拆分数据集的时候,有可能每个⼦集中都是同⼀个标签,这样的话模型评分都不会太⾼,⽽分层k折叠交叉验证法的优势在于,它会在每个不同分类中进⾏拆分,确保每个⼦集中都有数量⼀致的不同分类的标签.2.随机差分交叉验证(shuffle-split cross-validation)#导⼊随机差分⼯具from sklearn.model_selection import ShuffleSplit#设置拆分的份数为10个shuffle_split = ShuffleSplit(test_size=.2,train_size=.7,n_splits = 10)#对拆分好的数据集进⾏交叉验证scores = cross_val_score(svc,wine.data,wine.target,cv=shuffle_split)#打印交叉验证得分print('随机拆分交叉验证模型得分:\n{}'.format(scores))#计算交叉验证平均分print('随机拆分交叉验证平均分:{:.3f}'.format(scores.mean()))随机拆分交叉验证模型得分:[0.94444444 0.97222222 0.97222222 0.97222222 0.94444444 0.972222220.97222222 0.97222222 0.94444444 1. ]随机拆分交叉验证平均分:0.9673.⼀个⼀个试(leave-one-out)其原理和k折叠交叉验证相似,不同的是,它把每⼀个数据点都当成⼀个测试集,所以测试集中有多少样本,它就要迭代多少次.针对于⼩数据集来说,其评分是最⾼的#导⼊LeaveOneOutfrom sklearn.model_selection import LeaveOneOut#设置cv参数为leaveoneoutcv = LeaveOneOut()#重新进⾏交叉验证scores = cross_val_score(svc,wine.data,wine.target,cv=cv)#打印迭代次数print('打印迭代次数:{}'.format(len(scores)))#打印评分结果print('模型平均分:{:.3f}'.format(scores.mean()))打印迭代次数:178模型平均分:0.955总结 : 我们为什么要使⽤交叉验证法? 当我们使⽤train_test_split⽅法进⾏数据集的拆分时,train_test_split⽤的是随机拆分的⽅法,万⼀我们拆分的时候,测试集中都是⽐较容易进⾏分类或者回归的数据,⽽训练集中都⽐较难,那么模型的得分就会偏⾼,反之模型的得分就会偏低.我们也不太可能把所有的random_state遍历⼀遍,⽽交叉验证法正好弥补了这个缺陷,它的⼯作原理导致它要对多次拆分进⾏评分再取平均值,这样就不会出现我们前⾯所说的问题了.⽂章引⾃ : 《深⼊浅出python机器学习》。

交叉验证定义及其类别什么是交叉验证？交叉验证（Cross Validation），简称CV，是一种统计学上评估模型性能的方法。

在机器学习中，我们通常需要评估一个模型在未知数据上的表现。

为了可靠地评估模型的泛化能力，我们需要尽可能多地利用已有数据进行模型训练和测试。

交叉验证可以帮助我们在有限的数据上进行模型评估，从而减小因数据集划分不合理而带来的偏差。

交叉验证通过将原始数据集划分为若干个互斥的子集，然后取其中一个子集作为测试集，剩下的子集作为训练集，再计算模型在测试集上的评估指标。

这个过程会重复多次，每次都会选取不同的子集作为测试集，最终得到多个评估指标的平均值。

交叉验证能够更全面地评估模型的性能，有助于我们更好地理解模型的泛化能力。

交叉验证的类别在实际应用中，常见的交叉验证方法有以下几种类别。

1. 简单交叉验证（简单 CV）简单交叉验证是最基本的交叉验证方法。

它的步骤如下：1.将原始数据集划分为两个互斥的子集，一部分作为训练集，另一部分作为测试集。

2.使用训练集训练模型，并在测试集上进行评估。

简单交叉验证的缺点是对随机划分敏感，可能会因为偶然性的原因导致评估结果不准确。

为了解决这个问题，我们可以采用交叉验证的其他类别。

2. k折交叉验证（k-fold CV）k折交叉验证是一种常见的交叉验证方法。

它的步骤如下：1.将原始数据集划分为k个互斥的子集，通常k的取值为10。

2.从k个子集中取一个子集作为测试集，剩下的k-1个子集作为训练集。

3.使用训练集训练模型，并在测试集上进行评估。

4.重复步骤2和步骤3，直到每个子集都作为测试集一次。

5.计算评估指标的平均值作为模型的性能度量。

k折交叉验证能够更准确地评估模型的性能，同时也能更有效地利用数据。

3. 留一交叉验证（Leave-One-Out CV）留一交叉验证是一种特殊的交叉验证方法，它的步骤如下：1.将原始数据集划分为n个互斥的子集，其中n为数据集的样本数。

交叉验证与1se标准：原理、应用与解析交叉验证与1se（一标准误差）标准在机器学习和统计学领域中扮演着重要的角色。

它们帮助我们理解和评估模型的性能，选择最佳的模型，并决定模型的复杂度。

本文将详细解析这两个概念，并进一步探讨它们在实践中的应用。

一、交叉验证交叉验证是一种评估模型泛化能力的方法，主要用于预防过拟合现象。

其基本思想是将原始数据集分成训练集和验证集，利用训练集训练模型，然后使用验证集评估模型性能。

常见的交叉验证方法包括k折交叉验证、留出交叉验证等。

k折交叉验证是将原始数据集等分为k个子集，每次选择k-1个子集作为训练集，剩下的一个子集作为验证集，这样进行k次训练和验证，每个子集都会被用作一次验证集。

最后，将k次验证的结果平均，得到模型的性能评估。

留出交叉验证则是将原始数据集划分为训练集和验证集，训练集用于训练模型，验证集用于评估模型。

一般来说，训练集和验证集的划分比例为7:3或8:2。

二、1se标准1se标准，即一标准误差标准，常用于模型选择。

它代表了模型性能的一种度量，主要用于衡量模型预测的稳定性。

在模型的复杂度增加时，模型的性能通常会有所提高，但当模型复杂度到一定程度后，模型的性能可能会因为过拟合而下降。

1se标准可以帮助我们在这种情况下做出选择，它建议我们选择复杂度适中，即性能接近最佳且稳定性好的模型。

三、交叉验证与1se标准的应用交叉验证与1se标准在机器学习实践中有着广泛的应用。

在进行模型选择时，我们通常会使用交叉验证来评估模型的性能，并使用1se标准来选择模型。

具体来说，我们首先使用交叉验证得到模型的性能评估，然后选择那些性能接近最佳且稳定性好的模型，即符合1se标准的模型。

这样做的优点是可以避免过拟合现象，过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在验证集和测试集上表现较差的现象。

过拟合的模型虽然可以很好地拟合训练数据，但其泛化能力较差，不能很好地处理新的、未见过的数据。

通过使用交叉验证和1se标准，我们可以选择出既能在训练集上表现良好，又能在验证集上表现稳定的模型，这样的模型通常具有较好的泛化能力。

分层交叉验证方法解释原理
在机器学习领域中，分层交叉验证（Stratified Cross-Validation）是一种常用的
模型评估方法，它能够更准确地评估模型性能以及防止过拟合问题。

分层交叉验证的原理是将数据集划分为若干个大小相等的子集，称为折（fold），其中每个折中的样本在目标变量的分布上保持与整个数据集相似的特点。

然后，通过多次交叉验证的方式来评估模型的性能。

具体而言，分层交叉验证的过程如下：
1. 首先，将原始数据集按目标变量的类别进行分层划分。

例如，如果目标变量
是二分类问题，那么将数据集中的正样本和负样本分别放置在不同的折中。

2. 接着，选取其中一折作为测试集，其余折作为训练集。

模型在训练集上进行
训练，并在测试集上进行性能评估。

3. 然后，重复步骤2，选取下一个折作为测试集，其余折作为训练集。

再次进
行模型训练和性能评估。

4. 最后，将每次评估的性能指标进行平均，得到模型的最终评估结果。

通过使用分层交叉验证，我们可以更准确地评估模型的性能，因为每个折中都
包含了不同类别样本的代表性，避免了某个类别样本过多或过少的情况。

这种方法能够更好地反映模型在真实数据集上的性能。

总之，分层交叉验证是一种常用的模型评估方法，它通过将数据集分层划分并
多次交叉验证的方式，能够更准确地评估机器学习模型的性能，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。

cross_val_score 划分数据集规则【实用版】目录1.交叉验证（cross_val_score）的概念2.划分数据集的规则3.交叉验证在机器学习中的应用4.划分数据集的优缺点5.结论正文一、交叉验证（cross_val_score）的概念交叉验证（cross_val_score）是一种评估模型性能的方法，它通过对数据集进行多次划分，每次划分出的数据集用于训练模型和验证模型的性能。

交叉验证可以有效地评估模型在未见过的数据上的表现，从而帮助我们选择最佳模型参数。

二、划分数据集的规则在交叉验证中，数据集通常被划分为训练集、验证集和测试集。

训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数，测试集用于评估模型的最终性能。

划分数据集的规则通常如下：1.将原始数据集划分为训练集、验证集和测试集。

通常，训练集占数据集的较大比例，验证集占较小比例，测试集占最小比例。

2.根据训练集训练模型，并在验证集上进行参数调整。

3.使用测试集评估模型的性能，以确定最佳模型参数。

三、交叉验证在机器学习中的应用交叉验证在机器学习中被广泛应用，因为它可以有效地评估模型在不同数据集上的性能。

此外，交叉验证还可以帮助我们发现过拟合或欠拟合问题，从而提高模型的泛化能力。

四、划分数据集的优缺点划分数据集的优点：1.可以有效地评估模型在不同数据集上的性能。

2.可以帮助我们发现过拟合或欠拟合问题。

3.可以提高模型的泛化能力。

划分数据集的缺点：1.需要较多的计算资源。

2.可能会导致模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳。

五、结论总之，交叉验证是一种有效的评估模型性能的方法，通过划分数据集，我们可以更好地了解模型在不同数据集上的表现。

cross validation error based on quantile loss -回复题目: Cross Validation Error Based on Quantile Loss：回归问题中的交叉验证误差引言：在回归问题中，我们经常需要评估模型的性能，以便选择合适的算法和超参数。

交叉验证是一种常用的评估方法，它通过将数据集划分为训练集和验证集，在验证集上进行性能评估，从而避免了使用相同数据进行模型评估可能导致的过拟合问题。

本文将重点介绍一种基于分位数损失的交叉验证误差。

一、交叉验证简介交叉验证是一种常用的统计学习方法，它将数据集划分为k个互不相交的子集，称为折叠（folds），其中k-1折被用作训练数据集，余下的1折被用作验证数据集。

通过重复k次，每次选择不同的验证集，可以得到k个模型以及对应的性能指标，然后将这些指标进行平均，得到最终的评估结果。

二、回归问题中的交叉验证误差在回归问题中，我们希望找到一个函数f(x)来准确地预测连续目标变量y。

为了评估模型的性能，我们使用损失函数来度量预测值与真实值之间的差异。

在本文中，我们使用分位数损失（quantile loss）作为我们的目标函数。

分位数损失是一种衡量预测误差的方法，它对不同分位数的误差赋予不同的权重。

具体而言，对于给定的分位数α，分位数损失可以表示为：L(y, ŷ̂) = max(α(y-ŷ̂), (1-α)(ŷ̂-y))其中，y是真实值，ŷ̂是模型的预测值，α是分位数。

在交叉验证过程中，我们可以计算每个验证集上的分位数损失，并将这些损失求平均以得到交叉验证误差。

这种方法可以有效地评估模型在不同分位数下的性能，帮助我们选择最佳的模型和参数。

三、步骤一：数据准备在进行交叉验证之前，我们需要准备好数据。

首先，我们将数据集划分为k个折叠。

接下来，为了获得更好的预测效果，我们需要对数据进行预处理，例如去除异常值、填补缺失值和标准化等。