模型评估-交叉验证

交叉验证原理小结

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交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，
把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。
在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。

那么什么时候才需要交叉验证呢？

交叉验证用在数据不是很充足的时候。比如在我日常项目里面，对于普通适中问题，
如果数据样本量小于一万条，我们就会采用交叉验证来训练优化选择模型。如果样本大于一万条的话，
我们一般随机的把数据分成三份，
一份为训练集（Training Set），一份为验证集（Validation Set），最后一份为测试集（Test Set）。
用训练集来训练模型，用验证集来评估模型预测的好坏和选择模型及其对应的参数。
把最终得到的模型再用于测试集，最终决定使用哪个模型以及对应参数。

回到交叉验证，根据切分的方法不同，交叉验证分为下面三种：

第一种是简单交叉验证，所谓的简单，是和其他交叉验证方法相对而言的。

首先，我们随机的将样本数据分为两部分（比如： 70%的训练集，30%的测试集），然后用训练集来训练模型，在测试集上验证模型及参数。
接着，我们再把样本打乱，重新选择训练集和测试集，继续训练数据和检验模型。最后我们选择损失函数评估最优的模型和参数。

第二种是S折交叉验证（S-Folder Cross Validation）。

和第一种方法不同，S折交叉验证会把样本数据随机的分成S份，每次随机的选择S-1份作为训练集，剩下的1份做测试集。
当这一轮完成后，重新随机选择S-1份来训练数据。若干轮（小于S）之后，选择损失函数评估最优的模型和参数。

第三种是留一交叉验证（Leave-one-out Cross Validation），它是第二种情况的特例。

此时S等于样本数N，这样对于N个样本，每次选择N-1个样本来训练数据，留一个样本来验证模型预测的好坏。
此方法主要用于样本量非常少的情况，比如对于普通适中问题，N小于50时，我一般采用留一交叉验证。

通过反复的交叉验证，用损失函数来度量得到的模型的好坏，最终我们可以得到一个较好的模型。

这三种情况，到底我们应该选择哪一种方法呢？

一句话总结，如果我们只是对数据做一个初步的模型建立，不是要做深入分析的话，简单交叉验证就可以了。否则就用S折交叉验证。在样本量少的时候，使用S折交叉验证的特例留一交叉验证。

特殊的交叉验证-自助发

此外还有一种比较特殊的交叉验证方式，也是用于样本量少的时候。叫做自助法(bootstrapping)。
比如我们有m个样本（m较小），每次在这m个样本中随机采集一个样本，放入训练集，采样完后把样本放回。
这样重复采集m次，我们得到m个样本组成的训练集。当然，这m个样本中很有可能有重复的样本数据。
同时，用没有被采样到的样本做测试集。这样接着进行交叉验证。由于我们的训练集有重复数据，
这会改变数据的分布，因而训练结果会有估计偏差，因此，此种方法不是很常用，除非数据量真的很少，比如小于20个。