评估方法与CrossValidation交叉验证_cross_validate 返回值分析

评估方法

关键：怎么获得“测试集”(test set) ？

测试集应该与训练集“互斥”

常见方法：

• 留出法 (hold-out)
• 交叉验证法 (cross validation)
• 自助法 (bootstrap)

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留出法

注意：

 保持数据分布一致性 （例如: 分层采样)

 多次重复划分 (例如: 100次随机划分)

 测试集不能太大、不能太小 (例如：1/5~1/3)

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k-折交叉验证法

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自助法

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sklearn.cross_validation模块

cross validation大概的意思是：对于原始数据我们要将其一部分分为traindata，一部分分为test data。train data用于训练，test data用于测试准确率。在test data上测试的结果叫做validation error。将一个算法作用于一个原始数据，我们不可能只做出随机的划分一次train和testdata，然后得到一个validation error，就作为衡量这个算法好坏的标准。因为这样存在偶然性。我们必须多次的随机的划分train data和test data，分别在其上面算出各自的validation error。这样就有一组validationerror，根据这一组validationerror，就可以较好的准确的衡量算法的好坏。crossvalidation是在数据量有限的情况下的非常好的一个evaluate performance的方法。而对原始数据划分出train data和testdata的方法有很多种，这也就造成了cross validation的方法有很多种。

kFold

classsklearn.model_selection.KFold(n_splits=3,shuffle=False, random_state=None)

参数：

n_splits : 默认3，最小为2；K折验证的K值

shuffle : 默认False;shuffle会对数据产生随机搅动(洗牌)

random_state :默认None，随机种子

方法：

get_n_splits([X, y, groups])        Returnsthe number of splitting iterations in the cross-validator

split(X[, y, groups])        Generateindices to split data into training and test set.

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>>> import numpy as np
>>>
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