使用sklearn的cross_val_score进行交叉验证

机器学习AI算法工程

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 ·

2022-05-28 02:08


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在构建模型时,调参是极为重要的一个步骤,因为只有选择最佳的参数才能构建一个最优的模型。但是应该如何确定参数的值呢?所以这里记录一下选择参数的方法,以便后期复习以及分享。


(除了贝叶斯优化等方法)其它简单的验证有两种方法:1、通过经常使用某个模型的经验和高超的数学知识。2、通过交叉验证的方法,逐个来验证。


很显然我是属于后者所以我需要在这里记录一下


sklearn 的 cross_val_score:


我使用是cross_val_score方法,在sklearn中可以使用这个方法。交叉验证的原理不好表述下面随手画了一个图:



(我都没见过这么丑的图)简单说下,比如上面,我们将数据集分为10折,做一次交叉验证,实际上它是计算了十次,将每一折都当做一次测试集,其余九折当做训练集,这样循环十次。通过传入的模型,训练十次,最后将十次结果求平均值。将每个数据集都算一次


交叉验证优点:


1:交叉验证用于评估模型的预测性能,尤其是训练好的模型在新数据上的表现,可以在一定程度上减小过拟合。

2:还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。


我们如何利用它来选择参数呢?


我们可以给它加上循环,通过循环不断的改变参数,再利用交叉验证来评估不同参数模型的能力。最终选择能力最优的模型。


下面通过一个简单的实例来说明:(iris鸢尾花)



最后得分0.94



关于 cross_val_score 的 scoring 参数的选择,通过查看官方文档后可以发现相关指标的选择可以在这里找到

https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html


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