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交叉验证以及python代码实现

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:1053人阅读

这篇文章介绍的内容是关交叉验证以及python代码实现 ,有着一定的参考价值,现在分享给大家,有需要的朋友可以参考一下

模型选择的两种方法:正则化(典型方法)、交叉验证。

这里介绍交叉验证及其python代码实现。

交叉验证

如果给定样本数据充足,进行模型选择的一种简单方法是随机地将数据集切分为3部分,分为训练集、验证集和测试集。

训练集:训练模型

验证集:模型的选择

测试集:最终对模型的评估

在学习到不同复杂度的模型中,选择对验证集有最小预测误差的模型。由于验证集有足够多的数据,用它进行模型选择也是有效的。在许多实际应用中数据不充分的情况下,可以使用交叉验证方法。

基本思路:重复地使用数据,把给定数据进行切分,分为训练集和测试集,在此基础上反复地进行训练、测试以及模型选择。

简单交叉验证:

随机将数据划分为两部分,训练集和测试集。一般 70%的数据为训练集,30%为测试集。

代码(划分训练集,测试集):

from sklearn.cross_validation import train_test_split
# data (全部数据)   labels(全部目标值)     X_train 训练集(全部特征)  Y_train 训练集的目标值
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(data,labels, test_size=0.25, random_state=0) #这里训练集75%:测试集25%

其中的 random_state

源码解释 : int, RandomState instance or None, optional (default=None)

int, RandomState instance or None, optional (default=None)If int, random_state is the seed used by the random number generator;
If RandomState instance, random_state is the random number generator;
If None, the random number generator is the RandomState instance used
by `np.random`.

大意就是:如果设置一个具体值的话,比如random_state=10,则每次划分后的数据都一样,运行多次也一样。如果设为None, 即random_state=None,则每次划分后的数据都不同,每一次运行划分的数据都不同。

代码(划分训练集,验证集,测试集):

from sklearn import cross_validation

train_and_valid, test = cross_validation.train_test_split(data, test_size=0.3,random_state=0)  # 先分为两部分:训练和验证  ,  测试集
train, valid = cross_validation.train_test_split(data, test_size=0.5,random_state=0)   # 再把训练和验证分为:训练集 ,验证集

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以上就是交叉验证以及python代码实现的详细内容,更多请关注Gxl网其它相关文章!

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