【20210922】【机器/深度学习】K折交叉验证（k-fold cross validation）

傷城~ 2022-09-12 06:46 146阅读 0赞

# 一、K折交叉验证详解 #

### １.　原理 ###

交叉验证的核心思想在于对数据集进行多次划分，对多次评估的结果取平均，从而消除单次划分时数据划分不平衡造成的不良影响。它只是一种划分数据集的策略，它可以避免固定划分数据集的局限性、特殊性，一定程度上能够避免模型过拟合（当用交叉验证进行模型评估时，它并不能解决过拟合问题，只能用来评估模型的性能）。

交叉验证方法在小规模数据集上更能体现出优势。

交叉验证是避免过拟合的方法之一，是通过寻找最佳模型的方式来解决过拟合。（而正则化是通过约束参数的范数来解决过拟合）

### ２.　两大用途 ###

把ｋ折交叉验证的划分策略用于划分训练集和测试集，就可以进行**模型评估**；

把ｋ折交叉验证的划分测量用于划分训练集和验证集，就可以进行**模型选择**。

（１）模型选择

交叉验证最关键的作用是进行模型选择，也称为超参数选择。具体过程是：首先在训练集和验证集上对多种模型（超参数）选择进行验证，选出平均误差最小的模型（超参数）；选出合适的模型（超参数）之后，可以把训练集和验证集合并起来，在上面重新把模型训练一遍，得到最终模型；然后用测试集测试其泛化能力。

![e2a9d916a9f01ef1f66a6c2cb4047f3a.png][]

![476594424e3cc87bc957fec5e34ef52d.png][]

（２）模型评估

此时，模型是确定的，只是用交叉验证的方法对模型的性能进行评估。这种情况下，数据集被划分成训练集、测试集两部分。这种方式的优势在于：避免由于数据集划分不合理而导致的问题，这种问题可能不是模型导致的，而是因为划分数据集不合理造成的。

![5897c0e7fb76ac4d0329e730b5ffffdc.png][]

（参考：[k交叉验证详解][k]）

# 二、优缺点 #

优点：获得更合理更准确的评估，在小数据集上优势更为明显；

缺点：增加了计算量。

# 三、应用实例 #

### １.　使用ｋ折交叉验证选择最优的KNN算法ｋ值 ###

'''
        功能：使用 k 折交叉验证选择 knn 算法的 k 值 
    '''
    # 第一步：导入函数库
    import numpy as np
    from sklearn import neighbors
    from sklearn import datasets
    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    
    # 导入数据集
    x, y = datasets.load_iris(True)
    print(x.shape)  # (150, 4)，一般 k 不会超过数据长度的开方数
    
    
    # 使用 k 折交叉验证选择 k 的取值
    errors = []
    for k in range(1, 14):
        knn = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
        score = cross_val_score(knn, x, y, scoring='accuracy', cv=6).mean()
        errors.append(1-score)
    
    
    # 绘制误差曲线
    plt.figure()
    plt.plot(np.arange(1, 14), errors)
    plt.xlabel('k')
    plt.ylabel('error')
    plt.title('errors based on different k')
    plt.show()

![watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAU2F0aXNmeWluZw_size_18_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16][]

（参考：[【机器学习】交叉验证筛选参数K值和weight][K_weight]）

（参考：[KNN交叉验证，找出合适的K值][KNN_K]）

### ２.　交叉验证函数库参数详解 ###

ｓｋｌｅａｒｎ．ｍｏｄｅｌ＿ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ．ｃｒｏｓｓ＿ｖａｌ＿ｓｃｏｒｅ（ｅｓｔｉｍａｔｏｒ，　ｘ，　ｙ，　ｇｒｏｕｐｓ＝Ｎｏｎｅ，　ｓｃｏｒｉｎｇ＝Nｏｎｅ，　ｃｖ＝＇ｗａｒｎ＇，　ｎ＿ｊｏｂｓ＝Ｎｏｎｅ，　ｅｒｒｏｒ＿ｓｃｏｒｅ＝＇ｒａｉｓｅ－ｄｅｐｒｅｃａｔｉｎｇ＇）
    
    ＃　ｅｓｔｉｍａｔｏｒ：训练模型函数
    ＃　ｘ：训练集的特征值
    ＃　ｙ：训练集的标签值
    ＃　ｃｖ：交叉验证迭代的次数
    ＃　ｎ＿ｊｏｂｓ：用于设置交叉验证算法并行计算所需的　ＣＰＵ　数量

（参考：[Python 第三方库Knn算法][Python _Knn]）

# 三、知识点 #

### １.　验证集和测试集的区别 ###

验证集：用在训练过程中，用于检验模型的训练情况，用来确定合适的超参数；

测试集：用在训练结束之后，测试模型的泛化能力。

[e2a9d916a9f01ef1f66a6c2cb4047f3a.png]: /images/20220828/fdab013c48e242669111fc930b6be9d0.png
[476594424e3cc87bc957fec5e34ef52d.png]: /images/20220828/10be9dae41584fc59dc12a2a71480363.png
[5897c0e7fb76ac4d0329e730b5ffffdc.png]: /images/20220828/ec67157abefc4e6c863b6dcc764c73ad.png
[k]: https://www.cnblogs.com/henuliulei/p/13686046.html
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAU2F0aXNmeWluZw_size_18_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: /images/20220828/5b07162adcc145b6a396e8b7e854e5db.png
[K_weight]: https://blog.csdn.net/qq_41856814/article/details/103191857
[KNN_K]: https://www.cnblogs.com/FYZHANG/p/12030460.html
[Python _Knn]: https://www.cnblogs.com/LiErRui/articles/11361167.html