Cross Validation: 从多个方面详解交叉验证

小蓝 • 2024-12-12 13:06 • 编程

一、什么是交叉验证

交叉验证是评估模型性能的一种统计分析方法。在机器学习中，交叉验证通常用于训练集和测试集的选择，以避免过度拟合。交叉验证将数据分成若干组，然后将每组数据分别作为测试集和训练集，统计结果进行得出最终的性能评估。常用的交叉验证方法包括k-fold交叉验证和leave-one-out交叉验证。

二、k-fold交叉验证

k-fold交叉验证将数据集分成k组，每次将1组数据作为测试集，其他组数据作为训练集。重复k次，每次都用不同的组作为测试集，并且每个测试集中的数据都用于训练集。最后将k次的测试结果取平均值，得到最终的模型性能评估。

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
target = np.array([3, 7, 11, 15, 19])

kf = KFold(n_splits=3)
lr = LinearRegression()

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]
    lr.fit(X_train, y_train)
    y_pred = lr.predict(X_test)
    mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
    print("MSE: ", mse)

三、leave-one-out交叉验证

leave-one-out交叉验证就是将每个样本都作为测试集，其他样本作为训练集，重复n次，n为样本个数。因为每次训练集只有1个样本，所以计算开销很大，一般只适用于样本量较少的情况。

from sklearn.model_selection import LeaveOneOut
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
target = np.array([3, 7, 11, 15, 19])

loo = LeaveOneOut()
lr = LinearRegression()

mse_list = []
for train_index, test_index in loo.split(data):
    X_train, X_test = data[train_index], data[test_index]
    y_train, y_test = target[train_index], target[test_index]
    lr.fit(X_train, y_train)
    y_pred = lr.predict(X_test)
    mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
    mse_list.append(mse)
avg_mse = np.mean(mse_list)
print("Avg MSE: ", avg_mse)

四、交叉验证的参数选择

在使用交叉验证进行模型评估时，需要选择不同的参数来得出最优的模型。通常可以使用网格搜索来选择最佳参数组合。网格搜索通过枚举不同参数组合，对每组参数进行交叉验证，选择平均性能最好的一组作为最终的模型参数。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.linear_model import Ridge
import numpy as np

data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
target = np.array([3, 7, 10, 14, 18])

parameters = {'alpha':np.logspace(-3, 3, 7)}
ridge = Ridge()
clf = GridSearchCV(ridge, parameters, cv=3)
clf.fit(data, target)

print("Best Parameter: ", clf.best_params_)
print("Best Score: ", clf.best_score_)

五、交叉验证的优缺点

交叉验证的优点：

可以利用所有的数据进行模型的评估，避免了数据的浪费。
可以减小训练误差和测试误差的方差，提高模型的稳定性和泛化能力。

交叉验证的缺点：

计算开销较大，尤其是在样本量较大时。
不适用于非随机数据集，例如时间序列数据集。
可能会出现过度拟合，特别是在使用网格搜索选择参数时。

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