机器学习：模型评估与sklearn实现(一)_留出法

一、介绍

留出法(hold-out)：直接将数据切分成三个互斥的部分，即训练集、测试集和验证集。在训练集上训练模型，在测试集上选择模型，最后在测试集上评估泛化误差。数据集的划分要尽量保持数据分布的一致性，如在分类任务中至少要保持样本的类别比例相似，此时可以采用分层采样。

二、方法sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays,**options)

• *array：一个或者多个数据集。
• test_size：一个浮点数，整数或None，指定测试集的大小。
  

浮点数：介于0.0到1.0，代表测试集占原始数据集的比例。

整数：代表测试集的大小。

None：代表测试集大小就是原始数据集大小减去训练集大小。如果训练集大小也指定为None，则test_size设为0.25

train_size：一个浮点数，整数或None，指定训练集的大小。
浮点数：介于0.0到1.0，代表训练集占原始数据集的比例。

整数：代表训练集的大小。

None：代表训练集大小就是原始数据集大小减去测试集大小。

random_state：一个整数，或者一个RandomState实例，或者None。
如果为整数，则它指定了随机数生成器的种子。

如果为RandomState实例，则指定了随机数生成器。

如果为None，则使用默认的随机数生成器。

stratify：一个数据或者None。如果它不是None，则原始数据会分层采样，采样的标记数据由该参数指定。

返回值：一个列表，依次给出一个或者多个数据集的划分的结果。每个数据集都划分为两部分：训练集和测试集。

三、示例代码

生成数据

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
X = np.random.rand(8,4)
y = [1,1,0,0,1,1,0,0]
X

array([[ 0.57182586,  0.34344789,  0.62648921,  0.08838991],
       [ 0.23236396,  0.45493656,  0.12884294,  0.68522353],
       [ 0.19012725,  0.78536539,  0.66665145,  0.33146112],
       [ 0.56584231,  0.32945912,  0.22809843,  0.79332783],
       [ 0.9836845 ,  0.82029146,  0.12332923,  0.93058032],
       [ 0.01305442,  0.35052673,  0.40793758,  0.95430386],
       [ 0.81467068,  0.8397317 ,  0.11915037,  0.00317844],
       [ 0.01244749,  0.24385553,  0.77887998,  0.33716389]])

进行划分

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.4,random_state=0)
print("X_train=",X_train)
print("X_test=",X_test)
print("y_train=",y_train)
print("y_test=",y_test)

X_train= [[ 0.56584231  0.32945912  0.22809843  0.79332783]
 [ 0.57182586  0.34344789  0.62648921  0.08838991]
 [ 0.01305442  0.35052673  0.40793758  0.95430386]
 [ 0.9836845   0.82029146  0.12332923  0.93058032]]
X_test= [[ 0.81467068  0.8397317   0.11915037  0.00317844]
 [ 0.19012725  0.78536539  0.66665145  0.33146112]
 [ 0.23236396  0.45493656  0.12884294  0.68522353]
 [ 0.01244749  0.24385553  0.77887998  0.33716389]]
y_train= [0, 1, 1, 1]
y_test= [0, 0, 1, 0]

分层采样

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.4,random_state=0,stratify=y)
print("X_train=",X_train)
print("X_test=",X_test)
print("y_train=",y_train)
print("y_test=",y_test)

X_train= [[ 0.9836845   0.82029146  0.12332923  0.93058032]
 [ 0.81467068  0.8397317   0.11915037  0.00317844]
 [ 0.57182586  0.34344789  0.62648921  0.08838991]
 [ 0.01244749  0.24385553  0.77887998  0.33716389]]
X_test= [[ 0.19012725  0.78536539  0.66665145  0.33146112]
 [ 0.56584231  0.32945912  0.22809843  0.79332783]
 [ 0.23236396  0.45493656  0.12884294  0.68522353]
 [ 0.01305442  0.35052673  0.40793758  0.95430386]]
y_train= [1, 0, 1, 0]
y_test= [0, 0, 1, 1]