一般来说，验证集越大，我们对模型质量的度量中的随机性（也称为“噪声”）就越小，它就越可靠。但是，通常我们只能通过划分出更多训练数据来获得一个大的验证集，而较小的训练数据集意味着更糟糕的模型！而交叉验证可是用来解决这个问题。

什么是交叉验证？

在交叉验证中，我们将数据集(一般为训练集，不包括验证集)等量划分成几个小的子集，然后对不同的子集运行建模过程，以获得每个子集模型的拟合效果的指标（可用MAE 平均绝对误差表示）。

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• 我们将所有的数据集分为五部分（5 folds），每部分有20%的数据。
• 在实验1中，我们使用第一个折叠（1st-fold）作为一个验证集，其他所有数据作为训练数据。之后获得第一个训练的模型拟合效果的指标$(MA{E}_1)$
• 在实验2中，我们使用第二个折叠（2nd-fold）作为一个验证集（并使用除第二个折叠之外的所有内容来训练模型）。之后得到第二个训练的模型拟合效果的指标$(MA{E}_2)$
• 我们重复这个过程，每次用一个折叠作为验证集。知道所有的折叠都被用作过验证集。
• 比较五个MAE的值，MAE的值最小所对应的实验，获得的模型和参数即为最优模型和最优参数。

什么时候用交叉验证？

• 当数据较少时，用交叉验证cross-validation
• 当数据较大时，用简单验证法，将样本数据随机分为两部分（如80%训练集和20%训练集）。如果用交叉验证，那么耗时会过长。
• 没有简单的阈值来划分大数据集和小数据集。但是，如果模型需要几分钟或更少的时间运行，则可能值得切换到交叉验证。
• 或者，可以运行交叉验证，看看每个实验的分数是否接近。如果每个实验都得到差不多相同的结果，那么一个验证集（简单验证法）可能就足够了。

Example

import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import cross_val_score data = pd.read_csv('filename.csv') X = data[['column_1','column_2']] Y = data['column_3'] model = RandomForestRegressor(m_estimators=100, random_state=0) # 将得分*（-1），因为scikit learn计算的是负的MAE # cv是代表折叠的次数 scores = -1 * cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_absolute_error') print("MAE scores:\n", scores) 

讯享网MAE scores: [. . . . .] 

从MAE得分可以看出，实验四的MAE值最小，即该子集模型的拟合效果最好。

Scikit learn有一个约定，其中定义了所有度量，因此较高的数字更好。在这里使用否定词可以使它们与该惯例保持一致，尽管负的MAE在其他地方几乎闻所未闻。本质就是Scikit-Learn 交叉验证功能期望的是效用函数(越大越好)而不是损失函数(越低 越好)，因此得分函数实际上与 MSE 相反(即负值)

print("Average MAE score (across experiments):") print(scores.mean()) print("Standard deviation:") print(np.sqrt(scores)) 

讯享网Average MAE score (across experiments): . Standard deviation: 23415.3123 

此外，我们可以取所有实验（实验1~5）的平均值标准差，来获得该算法的精度。然后可以尝试着用不同算法进行实验，比教它们的精度，看哪个算法更适用于这个数据集。

以分层采样为基础的交叉验证

相较于函数cross_val_score() 或者其他相似函数所提供的功能。这种情况下，你可以实现你自己版本的交叉验证。事实上它相当直接。以下代码粗略地做了和 cross_val_score() 相同的事情，并且输出相同的结果。

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.base import clone sgd_clf = SGDClassifier(max_iter=5, tol=-np.infty, random_state=42) # 对其中1折进行预测，对其他折进行训练 skfolds = StratifiedKFold(n_splits=3, random_state=42) for train_index, test_index in skfolds.split(X_train, y_train_5): clone_clf = clone(sgd_clf) X_train_folds = X_train[train_index] y_train_folds = (y_train_5[train_index]) X_test_fold = X_train[test_index] y_test_fold = (y_train_5[test_index]) clone_clf.fit(X_train_folds, y_train_folds) # 预测测试集中数据的分类类别 y_pred = clone_clf.predict(X_test_fold) # 将预测得到的分类信息与测试集中原有的分类信息进行比较，求出相同的数量的和 n_correct = sum(y_pred == y_test_fold) # 将该和除以总共预测的值的数量，计算准确率  print(n_correct / len(y_pred)) 

StratifiedKFold 类实现了分层采样（详见【纯随机采样(train_test_split)和分层采样(StratifiedShuffleSplit)| sklearn库实现】），生成的折(fold)包含了各 类相应比例。在每一次迭代，上述代码生成分类器的一个克隆版本，在训练折 (training folds)的克隆版本上进行训练，在测试折(test folds)上进行预测。然后它计算出正确预测的数目和预测的值的数量的比例，获得准确率。