Python 中的交叉验证技术：从 K 折到留一法
概述：
在机器学习中，使用交叉验证技术可以有效评估模型的性能，避免过拟合问题。交叉验证技术可以将数据集划分为训练集和测试集，多次重复进行训练和测试。在 Python 中，有多种交叉验证技术可供使用，包括 K 折交叉验证、留一法、分组交叉验证等。
K 折交叉验证：
K 折交叉验证是最常用的交叉验证技术之一。它将数据集分成 K 个互斥的子集，每次将其中一个子集作为测试集，其余 K-1 个子集作为训练集进行训练。重复 K 次，每次使用不同的测试集，并将 K 次的评估结果平均得到最终评估结果。
下面是 K 折交叉验证的示例代码：
from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets import load_digits # 加载数据集 digits = load_digits() X, y = digits.data, digits.target # 创建分类器 clf = DecisionTreeClassifier() # 交叉验证 scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5) print(scores.mean()) # 输出平均得分
上述代码中，我们使用 scikit-learn 中的 cross_val_score 函数进行交叉验证。该函数接受一个分类器、特征和标签，以及一个整数 cv，代表要进行几折交叉验证。最后，我们输出所有测试集的平均得分。
留一法交叉验证：
留一法交叉验证是一种特殊情况的 K 折交叉验证，即将每个子集大小限制为一个样本。由于它需要对整个数据集进行 K 次训练和测试，因此对于大型数据集来说，留一法验证可能会非常耗时。
下面是留一法交叉验证的示例代码：
from sklearn.model_selection import LeaveOneOut from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets import load_digits # 加载数据集 digits = load_digits() X, y = digits.data, digits.target # 创建分类器 clf = DecisionTreeClassifier() # 交叉验证 loo = LeaveOneOut() scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=loo) print(scores.mean()) # 输出平均得分
上述代码中，我们使用 scikit-learn 中的 LeaveOneOut 类指定使用留一法交叉验证。该类接受一个整数 n，代表数据集中样本的数量。最后，我们输出所有测试集的平均得分。
分组交叉验证：
分组交叉验证是一种专门针对分组数据进行交叉验证的技术。在分组交叉验证中，我们将数据集划分成若干组，每次选取一个或多个组作为测试集，其余组作为训练集。这适用于具有一定关联性的数据集，例如乘客生还率的预测问题中，我们可以使用票价或乘客舱位等因素对乘客进行分组。
下面是分组交叉验证的示例代码：
from sklearn.model_selection import GroupKFold from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets import load_iris # 加载数据集 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target groups = [0, 0, 1, 1, 2, 2] # 每个样本的分组 ID # 创建分类器 clf = DecisionTreeClassifier() # 交叉验证 gkf = GroupKFold(n_splits=3) scores = cross_val_score(clf, X, y, groups=groups, cv=gkf) print(scores.mean()) # 输出平均得分
上述代码中，我们使用 scikit-learn 中的 GroupKFold 类指定使用分组交叉验证。该类接受一个整数 n_splits，代表要进行几折交叉验证，以及每个样本对应的分组 ID。最后，我们输出所有测试集的平均得分。
这些交叉验证技术提供了多种选择，可以根据数据集的特点进行选择。无论选择哪种交叉验证技术，都可以在很大程度上提高模型的性能。
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