Sklearn交叉验证

scikit-learn提供了多种交叉验证的方法，主要包括以下几种类型：

K折交叉验证（K-Fold Cross Validation）:
- 这种方法将数据集分成K个大小相等的互斥子集。
- 每次选择一个子集作为验证集，剩余的K-1个子集作为训练集。
- 这个过程重复K次，每次选择不同的验证集。
- 最终的评估结果是所有K次评估的平均值。
分层K折交叉验证（Stratified K-Fold Cross Validation）:
- 与K折交叉验证类似，但是在每一折中，确保每个类别的样本比例与整个数据集的比例相同。
- 这对于分类问题特别有用，因为它可以保持每个类别的样本分布。
留出交叉验证（Leave-One-Out Cross Validation, LOOCV）:
- 这种方法是最极端的交叉验证形式，每次只用一个样本作为验证集，其余的样本作为训练集。
- 由于其高计算成本，通常只用于小数据集。
留一交叉验证（Leave-P-Out Cross Validation, LOOPCV）:
- 与LOOCV类似，但是每次使用P个样本作为验证集。
- 这可以减少LOOCV的计算成本，同时仍然提供较高的模型泛化能力评估。
随机抽样交叉验证（Stratified Shuffle Split Cross Validation）:
- 这种方法首先根据目标变量将样本分层。
- 然后随机分割层，以确保每一折的训练集和验证集都能很好地代表原始数据集的分布。
组折叠交叉验证（Group K-Fold Cross Validation）:
- 适用于有多个子任务或多目标的情况，每个组内的样本不交叉。
- 确保每个组的样本都在不同的折叠中。
时间序列交叉验证（Time Series Cross Validation）:
- 对于时间序列数据，这种方法确保时间上的连续性不被打破。
- 例如，可以按时间顺序将数据分为K个时期，每次用前面的时期训练模型，用后面的时期验证模型。
  要使用scikit-learn中的交叉验证，通常可以使用ModelSelection模块中的类，例如KFold、StratifiedKFold、LeaveOneOut等。下面是一个简单的例子，展示了如何使用K折交叉验证：

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 创建K折交叉验证对象
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
# 创建随机森林分类器
model = RandomForestClassifier(random_state=42)
# 进行交叉验证
cv_scores = []
for train_index, test_index in kf.split(X):X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]model.fit(X_train, y_train)y_pred = model.predict(X_test)cv_scores.append(accuracy_score(y_test, y_pred))
# 打印平均准确率
print(f"Average accuracy: {np.mean(cv_scores):.3f}")