svm 交叉验证 python_使用sklearn的cross_val_score进行交叉验证实例

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)

from sklearn import datasets #自带数据集

from sklearn.model_selection import train_test_split,cross_val_score #划分数据 交叉验证

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #一个简单的模型，只有K一个参数，类似K-means

import matplotlib.pyplot as plt

iris = datasets.load_iris() #加载sklearn自带的数据集

X = iris.data #这是数据

y = iris.target #这是每个数据所对应的标签

train_X,test_X,train_y,test_y = train_test_split(X,y,test_size=1/3,random_state=3) #这里划分数据以1/3的来划分 训练集训练结果 测试集测试结果

k_range = range(1,31)

cv_scores = [] #用来放每个模型的结果值

for n in k_range:

knn = KNeighborsClassifier(n) #knn模型，这里一个超参数可以做预测，当多个超参数时需要使用另一种方法GridSearchCV

scores = cross_val_score(knn,train_X,train_y,cv=10,scoring='accuracy') #cv：选择每次测试折数 accuracy：评价指标是准确度,可以省略使用默认值，具体使用参考下面。

cv_scores.append(scores.mean())

plt.plot(k_range,cv_scores)

plt.xlabel('K')

plt.ylabel('Accuracy') #通过图像选择最好的参数

plt.show()

best_knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 选择最优的K=3传入模型

best_knn.fit(train_X,train_y) #训练模型

print(best_knn.score(test_X,test_y)) #看看评分

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：文档。

这应该是比较简单的一个例子了，上面的注释也比较清楚，如果我表达不清楚可以问我。

补充拓展：sklearn分类算法汇总

废话不多说，上代码吧！

import os

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn import datasets

from sklearn import preprocessing

from sklearn import neighbors

from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

from sklearn import svm

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

from time import time

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

from sklearn import tree

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

#读取sklearn自带的数据集(鸢尾花)

def getData_1():

iris = datasets.load_iris()

X = iris.data #样本特征矩阵，150*4矩阵，每行一个样本，每个样本维度是4

y = iris.target #样本类别矩阵，150维行向量，每个元素代表一个样本的类别

#读取本地excel表格内的数据集(抽取每类60%样本组成训练集，剩余样本组成测试集)

#返回一个元祖，其内有4个元素(类型均为numpy.ndarray)：

#(1)归一化后的训练集矩阵，每行为一个训练样本，矩阵行数=训练样本总数，矩阵列数=每个训练样本的特征数

#(2)每个训练样本的类标

#(3)归一化后的测试集矩阵，每行为一个测试样本，矩阵行数=测试样本总数，矩阵列数=每个测试样本的特征数

#(4)每个测试样本的类标

#【注】归一化采用“最大最小值”方法。

def getData_2():

fPath = 'D:\分类算法\binary_classify_data.txt'

if os.path.exists(fPath):

data = pd.read_csv(fPath,header=None,skiprows=1,names=['class0','pixel0','pixel1','pixel2','pixel3'])

X_train1, X_test1, y_train1, y_test1 = train_test_split(data, data['class0'], test_size = 0.4, random_state = 0)

min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() #归一化

X_train_minmax = min_max_scaler.fit_transform(np.array(X_train1))

X_test_minmax = min_max_scaler.fit_transform(np.array(X_test1))

return (X_train_minmax, np.array(y_train1), X_test_minmax, np.array(y_test1))

else:

print ('No such file or directory!')

#读取本地excel表格内的数据集(每类随机生成K个训练集和测试集的组合)

#【K的含义】假设一共有1000个样本，K取10，那么就将这1000个样本切分10份(一份100个)，那么就产生了10个测试集

#对于每一份的测试集，剩余900个样本即作为训练集

#结果返回一个字典：键为集合编号(1train, 1trainclass, 1test, 1testclass, 2train, 2trainclass, 2test, 2testclass...)，值为数据

#其中1train和1test为随机生成的第一组训练集和测试集(1trainclass和1testclass为训练样本类别和测试样本类别)，其他以此类推

def getData_3():

fPath = 'D:\\分类算法\\binary_classify_data.txt'

if os.path.exists(fPath):

#读取csv文件内的数据，

dataMatrix = np.array(pd.read_csv(fPath,header=None,skiprows=1,names=['class0','pixel0','pixel1','pixel2','pixel3']))

#获取每个样本的特征以及类标

rowNum, colNum = dataMatrix.shape[0], dataMatrix.shape[1]

sampleData = []

sampleClass = []

for i in range(0, rowNum):

tempList = list(dataMatrix[i,:])

sampleClass.append(tempList[0])

sampleData.append(tempList[1:])

sampleM = np.array(sampleData) #二维矩阵，一行是一个样本，行数=样本总数，列数=样本特征数

classM = np.array(sampleClass) #一维列向量，每个元素对应每个样本所属类别

#调用StratifiedKFold方法生成训练集和测试集

skf = StratifiedKFold(n_splits = 10)

setDict = {} #创建字典，用于存储生成的训练集和测试集

count = 1

for trainI, testI in skf.split(sampleM, classM):

trainSTemp = [] #用于存储当前循环抽取出的训练样本数据

trainCTemp = [] #用于存储当前循环抽取出的训练样本类标

testSTemp = [] #用于存储当前循环抽取出的测试样本数据

testCTemp = [] #用于存储当前循环抽取出的测试样本类标

#生成训练集

trainIndex = list(trainI)

for t1 in range(0, len(trainIndex)):

trainNum = trainIndex[t1]

trainSTemp.append(list(sampleM[trainNum, :]))

trainCTemp.append(list(classM)[trainNum])

setDict[str(count) + 'train'] = np.array(trainSTemp)

setDict[str(count) + 'trainclass'] = np.array(trainCTemp)

#生成测试集

testIndex = list(testI)

for t2 in range(0, len(testIndex)):

testNum = testIndex[t2]

testSTemp.append(list(sampleM[testNum, :]))

testCTemp.append(list(classM)[testNum])

setDict[str(count) + 'test'] = np.array(testSTemp)

setDict[str(count) + 'testclass'] = np.array(testCTemp)

count += 1

return setDict

else:

print ('No such file or directory!')

#K近邻(K Nearest Neighbor)

def KNN():

clf = neighbors.KNeighborsClassifier()

return clf

#线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis)

def LDA():

clf = LinearDiscriminantAnalysis()

return clf

#支持向量机(Support Vector Machine)

def SVM():

clf = svm.SVC()

return clf

#逻辑回归(Logistic Regression)

def LR():

clf = LogisticRegression()

return clf

#随机森林决策树(Random Forest)

def RF():

clf = RandomForestClassifier()

return clf

#多项式朴素贝叶斯分类器

def native_bayes_classifier():

clf = MultinomialNB(alpha = 0.01)

return clf

#决策树

def decision_tree_classifier():

clf = tree.DecisionTreeClassifier()

return clf

#GBDT

def gradient_boosting_classifier():

clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators = 200)

return clf

#计算识别率

def getRecognitionRate(testPre, testClass):

testNum = len(testPre)

rightNum = 0

for i in range(0, testNum):

if testClass[i] == testPre[i]:

rightNum += 1

return float(rightNum) / float(testNum)

#report函数，将调参的详细结果存储到本地F盘(路径可自行修改，其中n_top是指定输出前多少个最优参数组合以及该组合的模型得分)

def report(results, n_top=5488):

f = open('F:/grid_search_rf.txt', 'w')

for i in range(1, n_top + 1):

candidates = np.flatnonzero(results['rank_test_score'] == i)

for candidate in candidates:

f.write("Model with rank: {0}".format(i) + '\n')

f.write("Mean validation score: {0:.3f} (std: {1:.3f})".format(

results['mean_test_score'][candidate],

results['std_test_score'][candidate]) + '\n')

f.write("Parameters: {0}".format(results['params'][candidate]) + '\n')

f.write("\n")

f.close()

#自动调参(以随机森林为例)

def selectRFParam():

clf_RF = RF()

param_grid = {"max_depth": [3,15],

"min_samples_split": [3, 5, 10],

"min_samples_leaf": [3, 5, 10],

"bootstrap": [True, False],

"criterion": ["gini", "entropy"],

"n_estimators": range(10,50,10)}

# "class_weight": [{0:1,1:13.24503311,2:1.315789474,3:12.42236025,4:8.163265306,5:31.25,6:4.77326969,7:19.41747573}],

# "max_features": range(3,10),

# "warm_start": [True, False],

# "oob_score": [True, False],

# "verbose": [True, False]}

grid_search = GridSearchCV(clf_RF, param_grid=param_grid, n_jobs=4)

start = time()

T = getData_2() #获取数据集

grid_search.fit(T[0], T[1]) #传入训练集矩阵和训练样本类标

print("GridSearchCV took %.2f seconds for %d candidate parameter settings."

% (time() - start, len(grid_search.cv_results_['params'])))

report(grid_search.cv_results_)

#“主”函数1(KFold方法生成K个训练集和测试集，即数据集采用getData_3()函数获取，计算这K个组合的平均识别率)

def totalAlgorithm_1():

#获取各个分类器

clf_KNN = KNN()

clf_LDA = LDA()

clf_SVM = SVM()

clf_LR = LR()

clf_RF = RF()

clf_NBC = native_bayes_classifier()

clf_DTC = decision_tree_classifier()

clf_GBDT = gradient_boosting_classifier()

#获取训练集和测试集

setDict = getData_3()

setNums = len(setDict.keys()) / 4 #一共生成了setNums个训练集和setNums个测试集，它们之间是一一对应关系

#定义变量，用于将每个分类器的所有识别率累加

KNN_rate = 0.0

LDA_rate = 0.0

SVM_rate = 0.0

LR_rate = 0.0

RF_rate = 0.0

NBC_rate = 0.0

DTC_rate = 0.0

GBDT_rate = 0.0

for i in range(1, int(setNums + 1)):

trainMatrix = setDict[str(i) + 'train']

trainClass = setDict[str(i) + 'trainclass']

testMatrix = setDict[str(i) + 'test']

testClass = setDict[str(i) + 'testclass']

#输入训练样本

clf_KNN.fit(trainMatrix, trainClass)

clf_LDA.fit(trainMatrix, trainClass)

clf_SVM.fit(trainMatrix, trainClass)

clf_LR.fit(trainMatrix, trainClass)

clf_RF.fit(trainMatrix, trainClass)

clf_NBC.fit(trainMatrix, trainClass)

clf_DTC.fit(trainMatrix, trainClass)

clf_GBDT.fit(trainMatrix, trainClass)

#计算识别率

KNN_rate += getRecognitionRate(clf_KNN.predict(testMatrix), testClass)

LDA_rate += getRecognitionRate(clf_LDA.predict(testMatrix), testClass)

SVM_rate += getRecognitionRate(clf_SVM.predict(testMatrix), testClass)

LR_rate += getRecognitionRate(clf_LR.predict(testMatrix), testClass)

RF_rate += getRecognitionRate(clf_RF.predict(testMatrix), testClass)

NBC_rate += getRecognitionRate(clf_NBC.predict(testMatrix), testClass)

DTC_rate += getRecognitionRate(clf_DTC.predict(testMatrix), testClass)

GBDT_rate += getRecognitionRate(clf_GBDT.predict(testMatrix), testClass)

#输出各个分类器的平均识别率(K个训练集测试集，计算平均)

print

print

print

print('K Nearest Neighbor mean recognition rate: ', KNN_rate / float(setNums))

print('Linear Discriminant Analysis mean recognition rate: ', LDA_rate / float(setNums))

print('Support Vector Machine mean recognition rate: ', SVM_rate / float(setNums))

print('Logistic Regression mean recognition rate: ', LR_rate / float(setNums))

print('Random Forest mean recognition rate: ', RF_rate / float(setNums))

print('Native Bayes Classifier mean recognition rate: ', NBC_rate / float(setNums))

print('Decision Tree Classifier mean recognition rate: ', DTC_rate / float(setNums))

print('Gradient Boosting Decision Tree mean recognition rate: ', GBDT_rate / float(setNums))

#“主”函数2(每类前x%作为训练集，剩余作为测试集，即数据集用getData_2()方法获取，计算识别率)

def totalAlgorithm_2():

#获取各个分类器

clf_KNN = KNN()

clf_LDA = LDA()

clf_SVM = SVM()

clf_LR = LR()

clf_RF = RF()

clf_NBC = native_bayes_classifier()

clf_DTC = decision_tree_classifier()

clf_GBDT = gradient_boosting_classifier()

#获取训练集和测试集

T = getData_2()

trainMatrix, trainClass, testMatrix, testClass = T[0], T[1], T[2], T[3]

#输入训练样本

clf_KNN.fit(trainMatrix, trainClass)

clf_LDA.fit(trainMatrix, trainClass)

clf_SVM.fit(trainMatrix, trainClass)

clf_LR.fit(trainMatrix, trainClass)

clf_RF.fit(trainMatrix, trainClass)

clf_NBC.fit(trainMatrix, trainClass)

clf_DTC.fit(trainMatrix, trainClass)

clf_GBDT.fit(trainMatrix, trainClass)

#输出各个分类器的识别率

print('K Nearest Neighbor recognition rate: ', getRecognitionRate(clf_KNN.predict(testMatrix), testClass))

print('Linear Discriminant Analysis recognition rate: ', getRecognitionRate(clf_LDA.predict(testMatrix), testClass))

print('Support Vector Machine recognition rate: ', getRecognitionRate(clf_SVM.predict(testMatrix), testClass))

print('Logistic Regression recognition rate: ', getRecognitionRate(clf_LR.predict(testMatrix), testClass))

print('Random Forest recognition rate: ', getRecognitionRate(clf_RF.predict(testMatrix), testClass))

print('Native Bayes Classifier recognition rate: ', getRecognitionRate(clf_NBC.predict(testMatrix), testClass))

print('Decision Tree Classifier recognition rate: ', getRecognitionRate(clf_DTC.predict(testMatrix), testClass))

print('Gradient Boosting Decision Tree recognition rate: ', getRecognitionRate(clf_GBDT.predict(testMatrix), testClass))

if __name__ == '__main__':

print('K个训练集和测试集的平均识别率')

totalAlgorithm_1()

print('每类前x%训练，剩余测试，各个模型的识别率')

totalAlgorithm_2()

selectRFParam()

print('随机森林参数调优完成！')

以上都是个人理解，如果有问题还望指出。希望大家多多支持我们！

本文标题: 使用sklearn的cross_val_score进行交叉验证实例

本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/301781.html