机器学习|模型选择之划分数据集及Sklearn实现

用户1621951

发布于 2019-10-18 01:30:30

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发布于 2019-10-18 01:30:30

文章被收录于专栏：数据魔术师

划分数据集

对于模型来说，在训练集上的误差称为训练误差（training error）或经验误差（empirical error），测试集的误差称为测试误差（testing error），在新样本上的误差为泛化误差（generalization error）。也就是说测试误差是用来评估模型对于新样本的学习能力，因此我们更关注的是测试误差，我们希望模型可以从现有的数据中学习到普遍规律而用于新样本。因此我们需要将现有数据集（data set）划分为训练集（training set）和测试集（test set），其中训练集用来训练模型，而测试集用来验证模型对新样本的判别能力。那么，划分数据集有什么做法呢？

留出法

hold-out

直接将数据集D划分为两个互斥的集合：训练集S和测试集T（D = S∪T，S∩T = ∅），在S上训练模型，用T来评估其测试误差。

要点：

❶训练/测试集的划分要尽可能保持数据分布的一致性（进行分层划分stratified sampling），避免因为数据划分过程引入额外的偏差而对最终结果产生影响。例如：在二分类问题（binary classification）中，S与T中正负样本的比例应该接近。

❷单次使用留出法得到的估计往往不够稳定可靠，为得到合理的算法模型评估标准，应该进行多次数据集的随机划分，取评估结果平均值作为评判模型优劣的标准。

❸训练集太大，评估的结果可能不太准确稳定。训练集太小，会产生较大的偏差（high bias）。因此，实际中一般将大约2/3～4/5的样本用于训练（推荐S:T=7:3），剩余样本用于测试。

代码：

本文数据集来源于kaggle中breast cancer项目，根据数据预测肿瘤是良性（benign）还是恶性（malignant ）

 1import pandas as pd
 2import os
 3from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
 4from sklearn import metrics
 5os.chdir(r'C:\Users\o\Desktop\breast_cancer_data')
 6data = pd.read_csv(r'data.csv')
 7data.drop('Unnamed: 32',inplace = True,axis = 1)
 8data.drop('id',inplace = True,axis=1)
 9y = data['diagnosis']
10x = data.drop('diagnosis',axis = 1)
11model = RandomForestClassifier()
12
13from sklearn.model_selection import train_test_split
14x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.33, random_state=42)
15print(x_train.shape)
16print(x_test.shape)
17
18model.fit(x_train,y_train)
19prediction = model.predict(x_test)
20print(metrics.accuracy_score(prediction,y_test))

1#output
2(381, 30)
3(188, 30)
40.9521276595744681

交叉验证

cross-validation

在NG（吴恩达）的ML课程有提到：最佳的数据分类情况应当把数据集分为三个部分：训练集S、测试集T以及交叉验证集(cross validation set)CV，比例为S:T:CV=0.6：0.2：0.2。我们应当在S上训练模型，用CV代替T根据评价标准来选择模型。

实际上，CV与T的主要区别是：验证集用于进一步确定模型中的超参数(例如正则项系数、ANN中隐含层的节点个数等)而测试集只是用于评估模型的精确度(即泛化能力)！

首先要明确的一点是，交叉验证是用于模型选取(model selection)过程中的，而不是模型训练过程中的！！！

K折交叉验证

k-fold cross validation

先将数据集D划分为k（一般而言k的取值为10，常用的还有5、20等）个大小相似的互斥子集.每个子集Di都尽可能保持数据分布的一致性，即从D中通过分层采样得到。

然后每次用k-1个子集的并集作为训练集，余下的那个子集作为测试集，这样就可以获得k组训练/测试集，从而可以进行k次训练和测试，最终返回的是这k个测试结果的均值。

代码：

Sklearn中K折交叉验证函数有：KFold，GroupKFold，StratifiedKFold，本篇介绍KFold

 1import numpy as np
 2from sklearn. model_selection import KFold
 3kf = KFold(n_splits = 10)
 4accuracy = [ ]
 5for train_index,test_index in kf.split(x):
 6    x_train,x_test = x.loc[train_index],x.loc[test_index]
 7    y_train,y_test = y.loc[train_index],y.loc[test_index]
 8    model.fit(x_train,y_train)
 9    prediction = model.predict(x_test)
10    acc=metrics.accuracy_score(prediction,y_test)
11    accuracy.append(acc)
12print(accuracy)
13print(np.average(accuracy))

1#output
2[0.9122807017543859, 0.8771929824561403, 0.9649122807017544, 0.9824561403508771, 0.9649122807017544, 0.9649122807017544, 0.9649122807017544, 0.9649122807017544, 0.9649122807017544, 1.0]
30.956140350877193

留一法&留P法

LeaveOneOut&LeavePOut

LOO留一法是特殊的K折交叉验证，即k=m（m为样本总数量），就是说每次进行只留下一个样本用作测试集，其余m-1全为训练集，进行m次训练，取m次的评估结果的平均值进行模型选择。

LPO留P法是指：有m个样本，将每P个样本作为测试样本，其它m-P个样本作为训练样本，这样得到c(p,m)=m!/((m-p)!*p!)个train-test pairs，当P>1时，测试集将会发生重叠，当P=1的时候，就变成了留一法。

LOO的好处在于,不受样本随机划分带来的偏差，往往被认为比较准确，避免的数据的浪费,但是同时也拥有了更高的计算开销（如果你有一百万条数据，那么要进行一百万次训练，这个时间开销是难以忍受的），所以LOO较多使用在数据量小的数据集中 。

一般LOO相对于 K-Fold 而言,拥有更高的方差,但是对于方差占主导的情况时,LOO可能拥有比交叉验证更强的能力、

代码：

 1from sklearn.model_selection import LeaveOneOut,LeavePOut
 2loo = LeaveOneOut()
 3accuracy = []
 4for train_index,test_index in loo.split(x):
 5    x_train,y_train,x_test,y_test = x.loc[train_index],y.loc[train_index],x.loc[test_index],y.loc[test_index]   
 6    model.fit(x_train,y_train)
 7    prediction = model.predict(x_test)
 8    acc=metrics.accuracy_score(prediction,y_test)
 9    accuracy.append(acc)
10print(np.average(accuracy))

1#output
20.9525483304042179

自助法

bootstraping

我们希望评估的是用D训练出来的模型，但是留出法和交叉验证法中，由于保留了一部分样本用于测试，因此实际评估的模型所使用的训练集比D小，这必然会引入一些因训练样本规模不同而导致的估计偏差，为此提出自助法。 "Pull oneself up by one's bootstrap" Bootstrap来源于这句很有趣的话，字面意思是拎着鞋带把自己提起来，翻译为自力更生。

给定包含m个样本的数据集D，我们对它进行采样产生数据集 D′：每次随机从D中挑选出一个样本，将其拷贝放入D′, 然后再将该样本放回初始数据集D中，使得该样本在下次采样时仍有可能被采样到；这个过程重复执行m次后，我们就得到可包含m个样本数据的数据集D′,这就是自助采样的结果.。

样本在m次采样中始终不被采到到概率为：

由此可知通过自助采样，初始数据集D中约有36.8%的样本未出现在采样数据集D′中。于是我们可将D′ 用作训练集，D∖D′(\为集合减法)用作测试集。

优缺点：自助法在数据集较小，难以有效划分训练/测试集时很有用，但是，自助法改变了初始数据集的分布，这会引入估计偏差，所以在数据量足够时，一般采用留出法和交叉验证法。

随机划分法

shuffle

Sklearn中的函数有：ShuffleSplit，GroupShuffleSplit，StratifiedShuffleSplit，本文使用ShuffleSplit

ShuffleSplit迭代器产生指定数量的独立的train-test pairs划分，首先对样本全体随机打乱，然后再划分出train-test pairs，可以使用随机数种子random_state来控制数字序列发生器使得讯算结果可重现

ShuffleSplit是KFlod交叉验证的比较好的替代，他允许更好的控制迭代次数和train/test的样本比例

代码：

 1from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
 2rs = ShuffleSplit(n_splits = 10,test_size = 0.3)
 3accuracy = []
 4for train_index,test_index in rs.split(x):
 5     x_train,y_train,x_test,y_test = x.loc[train_index],y.loc[train_index],x.loc[test_index],y.loc[test_index]
 6     model.fit(x_train,y_train)
 7     prediction = model.predict(x_test)
 8     acc=metrics.accuracy_score(prediction,y_test)
 9     accuracy.append(acc)
10print(accuracy)
11print(np.average(accuracy))

1#output
2[0.9649122807017544, 0.9649122807017544, 0.935672514619883, 0.935672514619883, 0.9590643274853801, 0.9824561403508771, 0.9590643274853801, 0.9473684210526315, 0.9532163742690059, 0.9064327485380117]
30.9508771929824562

下期主题：性能量度

后台回复“split”获取数据集以及代码

参考资料：

百度词条《抽样数据方式》

周志华《机器学习》

《Patttern Recognition and Machine Learning》

SklearnAPI文档

吴恩达《Machine Learning》公开课

写在最后

由于小编对机器学习比较感兴趣，然后现在重点也在自学机器学习。由于水平有限且刚学不久，难免会出现错误，相当于笔记的形式与大家分享交流，要是各位读者有更好的意见，可以在评论区提出来或者联系我哦~

-- the end --

如对文中内容有疑问，欢迎交流。PS:部分资料来自网络。文案&&代码：欧子铨（华中科技大学管理学院本科二年级，479284829@qq.com）