Python 机器学习 交叉验证、网格搜索

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Python 的机器学习项目中，交叉验证（Cross-Validation）和网格搜索（Grid Search）是两种重要的技术，通常用于模型选择和超参数优化。交叉验证和网格搜索也是机器学习中常用的两种技术，可以有效地提高模型的性能。

1、交叉验证（Cross-Validation）

交叉验证是一种评估模型泛化性能的方法。它涉及将数据集分成几个部分，通常是“折叠”（folds），然后将模型在一个折叠上进行测试，而在其余的折叠上进行训练。这个过程会重复多次，每次选择不同的折叠作为测试集。Python 的 scikit-learn 库中，提供了多种交叉验证的方法和工具。

1）K折交叉验证

数据集被分为K个大小相同的子集。每个子集轮流作为验证集，其余的K-1个子集用于训练。使用 scikit-learn 库中cross_val_score() 进行 K 折交叉验证，cross_val_score() 函数是一个非常有用的工具，用于评估机器学习模型的性能。通过交叉验证，它可以估算模型在未知数据上的表现。常用参数如下，

参数	描述
estimator	评估的机器学习模型。必须是拟合数据并计算分数的对象。例如：分类器 RandomForestClassifier() 。
X	用于训练模型的数据。类数组类型，如 NumPy 数组或 Pandas DataFrame。
y	目标变量。类数组类型。
groups	用于分组交叉验证的标签。类数组类型。
scoring	评估模型性能的评分标准。字符串、可调用对象或 None。例如：'accuracy', 'neg_mean_squared_error', 'roc_auc' 等。
cv	交叉验证拆分策略。整数、交叉验证生成器或可迭代对象。例如：整数 k（k 折交叉验证）， KFold 对象等。
n_jobs	并行执行交叉验证的作业数。整数，表示使用的 CPU 核心数。-1 表示使用所有可用的核心。
verbose	详细程度。整数。较高的数值表示更详细的输出。
fit_params	传递给估计器的 fit 方法的额外参数。字典。
pre_dispatch	在并行执行之前，预先分派的作业数。整数或字符串。例如：'2*n_jobs'。

使用代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.datasets import make_classification

# 创建一个简单的数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=42)

# 创建随机森林分类器实例
clf = RandomForestClassifier(random_state=42)

# 使用 cross_val_score 进行交叉验证
scores = cross_val_score(
    estimator=clf,  # 使用的评估器
    X=X,            # 特征数据
    y=y,            # 目标数据
    groups=None,    # 没有用于分组的标签
    cv=5,           # 5折交叉验证
    scoring='accuracy',  # 使用准确率作为评分标准
    n_jobs=-1,      # 使用所有可用的 CPU 核心
    verbose=0,      # 不输出详细信息
    fit_params=None, # 没有额外的 fit 方法参数
    pre_dispatch='2*n_jobs'  # 在并行执行之前预先分派的作业数
)

# 打印每折的分数
print("Accuracy scores for each fold:", scores)

2）留一交叉验证（LOOCV）

对于数据集中的每一个数据点，模型都会在除了这个点之外的所有数据上进行训练，然后在这个点上进行测试。可以使用 scikit-learn 库中LeaveOneOut() 进行留一交叉验证。

from sklearn.model_selection import LeaveOneOut
from sklearn.svm import SVC
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 定义模型
model = SVC()

# 定义留一交叉验证
loo = LeaveOneOut()

# 训练和评估模型
scores = []
for train_index, test_index in loo.split(iris.data):
  X_train, X_test = iris.data[train_index], iris.data[test_index]
  y_train, y_test = iris.target[train_index], iris.target[test_index]
  model.fit(X_train, y_train)
  score = model.score(X_test, y_test)
  scores.append(score)

# 计算平均得分
average_score = np.mean(scores)

print(f"平均得分：{average_score}")

2、网格搜索（Grid Search）

网格搜索是一种寻找最优模型参数（超参数）的方法。它会系统地遍历多种参数的组合，通过交叉验证来评估每种组合的效果，从而找到最佳的参数设置。scikit-learn 库中 GridSearchCV() 用于对估计器的参数值进行穷举搜索，以找到最优的参数组合。常用参数如下，

参数	描述
estimator	用于网格搜索的估计器对象。
param_grid	一个字典或字典列表，定义了要搜索的参数及其可能的值。
scoring	用于评估参数组合的性能的评分策略。
n_jobs	指定并行运行的作业数。
cv	交叉验证生成器或可迭代的次数。
refit	找到最优参数后，是否用整个数据集重新训练模型。
verbose	控制搜索过程中输出的详细程度。
pre_dispatch	控制分派到并行执行的作业总数。
error_score	设置在参数设置导致错误时要赋予的分数。
return_train_score	如果设置为 True，将包括训练分数。

使用代码：Python 机器学习 交叉验证、网格搜索-CJavaPy

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