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【Python学习】 - sklearn学习 - 数据集分割方法 - 随机划分与K折交叉划分与StratifiedKFold与StratifiedShuffleSplit

芒果六斤半 2022-06-20 阅读 39
数据交叉验证原始数据Java编程语言

一、随机划分

import numpy as np
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 1）归一化前，将原始数据分割
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,
                                                 stratify=y,  # 按照标签来分层采样
                                                 shuffle=True, # 是否先打乱数据的顺序再划分
                                                 random_state=1)   # 控制将样本随机打乱

函数声明：train_test_split(test_size, train_size, random_state=None, shuffle=True, stratify=None)

参数说明：

test_size：可以接收float，int或者None。如果是float，则需要传入0.0-1.0之间的数，代表测试集占总样本数的比例。如果传入的是int，则代表测试集样本数，如果是None，即未声明test_size参数，则默认为train_size的补数。如果train_size也是None（即两者都是None），则默认是0.25。

train_size：和前者同理。

random_state：可以接收int，随机种子实例，或者None。random_state是随机数生成器使用的种子，如果是None则默认通过 ' np.random ' 来生成随机种子。

stratify：接收一个类数组对象 或 None。如果不为None，则数据将以分层的方式进行分割，使用这个作为分类标签。（找了半天关于分层的方式进行分割的具体说明，总算找到个像样的，见下文）

shuffle： 默认是True，是否在分割之前重新洗牌数据。如果shuffle = False那么stratify必须是None。

关于stratify参数的详细说明：

stratify是为了保持split前类的分布。比如有100个数据，80个属于A类，20个属于B类。如果train_test_split(… test_size=0.25, stratify = y_all), 那么split之后数据如下：
training: 75个数据，其中60个属于A类，15个属于B类。
testing: 25个数据，其中20个属于A类，5个属于B类。

用了stratify参数，training集和testing集的类的比例是 A：B= 4：1，等同于split前的比例（80：20）。通常在这种类分布不平衡的情况下会用到stratify。

将stratify=X_data（数据）就是按照X中的比例分配

将stratify=Y_data（标签）就是按照y中的比例分配

一般来说都是 stratify = y 的

 

二、K折交叉划分

​​传送门​​

 

定义与原理：将原始数据D随机分成K份，每次选择（K-1）份作为训练集，剩余的1份（红色部分）作为测试集。交叉验证重复K次，取K次准确率的平均值作为最终模型的评价指标。过程如下图所示，它可以有效避免过拟合和欠拟合状态的发生，K值的选择根据实际情况调节。

【Python学习】 - sklearn学习 - 数据集分割方法 - 随机划分与K折交叉划分与StratifiedKFold与StratifiedShuffleSplit_原始数据

 

注意这两句是等价的。而使用参数average='macro'或者'weighted'是不等价的
print(precision_score(y_test, y_pred,average='micro'))
print(np.sum(y_test == y_pred) / len(y_test))

K-Fold是最简单的K折交叉，n-split就是K值，shuffle指是否对数据洗牌，random_state为随机种子
K值的选取会影响bias和viriance。K越大，每次投入的训练集的数据越多，模型的Bias越小。但是K越大，又意味着每一次选取的训练集之前的相关性越大，而这种大相关性会导致最终的test error具有更大的Variance。一般来说，根据经验我们一般选择k=5或10。

 

 使用iris数据集进行简单实战：

import numpy as np
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier as GBDT
from sklearn.metrics import precision_score

clf = GBDT(n_estimators=100)
precision_scores = []

kf = KFold(n_splits=5, random_state=0, shuffle=False)
for train_index, valid_index in kf.split(X, y):
    x_train, x_valid = X[train_index], X[valid_index]
    y_train, y_valid = y[train_index], y[valid_index]
    clf.fit(x_train, y_train)
    y_pred = clf.predict(x_valid)
    precision_scores.append(precision_score(y_valid, y_pred, average='micro'))
print('Precision', np.mean(precision_scores))

进一步加深理解K折交叉验证：

 

注意：

1.  for循环中参数如果是两个，则永远都是训练集和验证集的下标！！而不是x和y！！（即不是数据和标签！）

2.  for trn_idx,val_idx in kf.split(X) :，这里可以只有X，没有y！因为如果只需要提取出下标来的话，则和数据标签没啥关系，我只是要分出训练集和验证集！

如果有X和y，则维度必须一致！！否则报错：比如下面这个例子：

输入：


XX = np.array(['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J'])
yy = np.array(range(15))
kf = KFold(n_splits=2, random_state=0, shuffle=False)

for trn_idx,val_idx in kf.split(XX,yy) :# 如果带上y？但是维度不一致？
    print('验证集下标和验证集分别是：')
    print(val_idx)
    print(XX[val_idx])



报错：
ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [10, 15]

 

输入：

XX = np.array(['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J'])
kf = KFold(n_splits=3, random_state=0, shuffle=False)

for trn_idx,val_idx in kf.split(XX) :
    print('验证集下标和验证集分别是：')
    print(val_idx)
    print(XX[val_idx])

输出：

验证集下标和验证集分别是：
[0 1 2 3]
['A' 'B' 'C' 'D']
验证集下标和验证集分别是：
[4 5 6]
['E' 'F' 'G']
验证集下标和验证集分别是：
[7 8 9]
['H' 'I' 'J']
输入：

XX = np.array(['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J'])
kf = KFold(n_splits=5, random_state=0, shuffle=False)

for trn_idx,val_idx in kf.split(XX) :# 如果带上y？但是维度不一致？
# =============================================================================
#     print('训练集下标和训练集分别是：')
#     print(trn_idx)
#     print(XX[trn_idx])
# =============================================================================

    print('验证集下标和验证集分别是：')
    print(val_idx)
    print(XX[val_idx])


输出：
验证集下标和验证集分别是：
[0 1]
['A' 'B']
验证集下标和验证集分别是：
[2 3]
['C' 'D']
验证集下标和验证集分别是：
[4 5]
['E' 'F']
验证集下标和验证集分别是：
[6 7]
['G' 'H']
验证集下标和验证集分别是：
[8 9]
['I' 'J']
输入：

from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as np
x = np.array(['B', 'H', 'L', 'O', 'K', 'P', 'W', 'G'])
kf = KFold(n_splits=2)
d = kf.split(x)
for train_idx, test_idx in d:
    train_data = x[train_idx]
    test_data = x[test_idx]
    print('train_idx:{}, train_data:{}'.format(train_idx, train_data))
    print('test_idx:{}, test_data:{}'.format(test_idx, test_data))


输出：

train_idx:[4 5 6 7], train_data:['K' 'P' 'W' 'G']
test_idx:[0 1 2 3], test_data:['B' 'H' 'L' 'O']
train_idx:[0 1 2 3], train_data:['B' 'H' 'L' 'O']
test_idx:[4 5 6 7], test_data:['K' 'P' 'W' 'G']

为了更好的体现当前进行到的组数，可以进行如下更改：

输入：

XX = np.array(['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J'])
yy = np.arange(10)
kf = KFold(n_splits=2, random_state=0, shuffle=False)
for fold_, (trn_idx,val_idx) in enumerate(kf.split(XX,yy)) :
    print("fold n°{}".format(fold_+1))
    print('训练集下标和训练集分别是：')
    print(trn_idx)
    print(XX[trn_idx])

    print('验证集下标和验证集分别是：')
    print(val_idx)
    print(XX[val_idx])


输出：
fold n°1
训练集下标和训练集分别是：
[5 6 7 8 9]
['F' 'G' 'H' 'I' 'J']
验证集下标和验证集分别是：
[0 1 2 3 4]
['A' 'B' 'C' 'D' 'E']
fold n°2
训练集下标和训练集分别是：
[0 1 2 3 4]
['A' 'B' 'C' 'D' 'E']
验证集下标和验证集分别是：
[5 6 7 8 9]
['F' 'G' 'H' 'I' 'J']

或者这样：

输入：

XX = np.array(['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J'])
yy = np.arange(10)
num = np.arange(10)
kf = KFold(n_splits=2, random_state=0, shuffle=False)
for fold_, (trn_idx,val_idx) in zip(num,kf.split(XX)) :
    print("fold n°{}".format(fold_+1))
    print('训练集下标和训练集分别是：')
    print(trn_idx)
    print(XX[trn_idx])

    print('验证集下标和验证集分别是：')
    print(val_idx)
    print(XX[val_idx])

输出：

fold n°1
训练集下标和训练集分别是：
[5 6 7 8 9]
['F' 'G' 'H' 'I' 'J']
验证集下标和验证集分别是：
[0 1 2 3 4]
['A' 'B' 'C' 'D' 'E']
fold n°2
训练集下标和训练集分别是：
[0 1 2 3 4]
['A' 'B' 'C' 'D' 'E']
验证集下标和验证集分别是：
[5 6 7 8 9]
['F' 'G' 'H' 'I' 'J']

 

三、StratifiedKFold

StratifiedShuffleSplit允许设置设置train/valid对中train和valid所占的比例

# coding = utf-8
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
from sklearn import datasets
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier as GBDT
from sklearn.metrics import precision_score

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,
                                                 stratify=y,  # 按照标签来分层采样
                                                 shuffle=True, # 是否先打乱数据的顺序再划分
                                                 random_state=1)   # 控制将样本随机打乱

clf = GBDT(n_estimators=100)
precision_scores = []

kf = StratifiedShuffleSplit(n_splits=10, train_size=0.6, test_size=0.4, random_state=0)
for train_index, valid_index in kf.split(x_train, y_train):
    x_train, x_valid = X[train_index], X[valid_index]
    y_train, y_valid = y[train_index], y[valid_index]
    clf.fit(x_train, y_train)
    y_pred = clf.predict(x_valid)
    precision_scores.append(precision_score(y_valid, y_pred, average='micro'))

print('Precision', np.mean(precision_scores))

 

四、StratifiedShuffleSplit

StratifiedShuffleSplit允许设置设置train/valid对中train和valid所占的比例

# coding = utf-8
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
from sklearn import datasets
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier as GBDT
from sklearn.metrics import precision_score

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,
                                                 stratify=y,  # 按照标签来分层采样
                                                 shuffle=True, # 是否先打乱数据的顺序再划分
                                                 random_state=1)   # 控制将样本随机打乱

clf = GBDT(n_estimators=100)
precision_scores = []

kf = StratifiedShuffleSplit(n_splits=10, train_size=0.6, test_size=0.4, random_state=0)
for train_index, valid_index in kf.split(x_train, y_train):
    x_train, x_valid = X[train_index], X[valid_index]
    y_train, y_valid = y[train_index], y[valid_index]
    clf.fit(x_train, y_train)
    y_pred = clf.predict(x_valid)
    precision_scores.append(precision_score(y_valid, y_pred, average='micro'))

print('Precision', np.mean(precision_scores))

其他的方法如RepeatedStratifiedKFold、GroupKFold等详见sklearn官方文档。

​​https://www.programcreek.com/python/example/91149/sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit​​


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