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交叉验证是什么？
留一验证（LOOCV，Leave one out cross validation ）
- LOOCC代码
验证集方法
- 验证集方法代码
K折交叉验证（k-fold cross validation）
- k-fold代码
分层交叉验证（Stratified k-fold cross validation）
- 分层验证代码
重复交叉验证（ k-fold cross validation with repetition）
- 重复验证代码
对抗验证（Adversarial Validation）
- 对抗验证代码
时间序列的交叉验证(Cross Validation for time series）
- 时间序列代码

交叉验证是什么？

在模型建立中，通常有两个数据集：训练集（train）和测试集（test）。训练集用来训练模型；测试集是完全不参与训练的数据，仅仅用来观测测试效果的数据。

一般情况下，训练的结果对于训练集的拟合程度通常还是挺好的，但是在测试集总的表现却可能不行。比如下面的例子：
在这里插入图片描述

图一的模型是一条线型方程。可以看到，所有的红点都不在蓝线上，所以导致了错误率很高，这是典型的不拟合的情况
图二的蓝线则更加贴近实际的红点，虽然没有完全重合，但是可以看出模型表示的关系是正确的。
图三，所有点都在蓝线上，这时候模型计算出的错误率很低，（甚至将噪音都考虑进去了）。这个模型只在训练集中表现很好，在测试集中的表现就不行。这是典型的‘过拟合’情况。

所以，训练的模型需要找出数据之间‘真正’的关系，避免‘过拟合’的情况发生。

交叉验证：就是在训练集中选一部分样本用于测试模型。
保留一部分的训练集数据作为验证集/评估集，对训练集生成的参数进行测试，相对客观的判断这些参数对训练集之外的数据的符合程度。

留一验证（LOOCV，Leave one out cross validation ）

只从可用的数据集中保留一个数据点，并根据其余数据训练模型。此过程对每个数据点进行迭代，比如有n个数据点，就要重复交叉验证n次。例如下图，一共10个数据，就交叉验证十次

优点：

适合小样本数据集
利用所有的数据点，因此偏差将很低

缺点：

重复交叉验证过程n次导致更高的执行时间
测试模型有效性的变化大。因为针对一个数据点进行测试，模型的估计值受到数据点的很大影响。如果数据点被证明是一个离群值，它可能导致更大的变化

LOOCC是保留一个数据点，同样的你也可以保留P个数据点作为验证集，这种方法叫LPOCV(Leave P Out Cross Validation)

LOOCC代码

score = list()

LOOCV_function = function(x,label){ 
   
 for(i in 1:nrow(x)){ 
   
 training = x[-i,]
 model = #... train model on training
 validation = x[i,]
 pred = predict(model, validation[,setdiff(names(validation),label)])
 score[[i]] = rmse(pred, validation[[label]]) # score/error of ith fold
 }
 return(unlist(score)) # returns a vector
 }

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验证集方法

交叉验证的步骤如下：

保留一个样本数据集，（取出训练集中20%的样本不用）
使用数据集的剩余部分训练模型（使用另外的80%样本训练模型）
使用验证集的保留样本。（完成模型后，在20%的样本中测试）
如果模型在验证数据上提供了一个肯定的结果，那么继续使用当前的模型。

优点： 简单方便。直接将训练集按比例拆分成训练集和验证集，比如50:50。

缺点： 没有充分利用数据，结果具有偶然性。如果按50:50分，会损失掉另外50%的数据信息，因为我们没有利用着50%的数据来训练模型。

验证集方法代码

Python 使用train_test_split

from sklearn.model_selection import train_test_split
train, validation = train_test_split(data, test_size=0.50, random_state = 5)

用train_test_split，划分成train 和test 两部分，其中train用来训练模型，test用来评估模型，模型通过fit方法从train数据集中学习，调用score方法在test集上进行评估。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

#已经导入数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=20, shuffle=True)

# Logistic Regression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
prediction = model.predict(X_test)
print('The accuracy of the Logistic Regression is: {0}'.format(metrics.accuracy_score(prediction,y_test)))

set.seed(101) # Set Seed so that same sample can be reproduced in future also

# Now Selecting 50% of data as sample from total 'n' rows of the data
sample <- sample.int(n = nrow(data), size = floor(.50*nrow(data)), replace = F)
train <- data[sample, ]
test  <- data[-sample, ]

K折交叉验证（k-fold cross validation）

针对上面通过train_test_split划分，从而进行模型评估方式存在的弊端，提出Cross Validation 交叉验证。

Cross Validation：简言之，就是进行多次train_test_split划分；每次划分时，在不同的数据集上进行训练、测试评估，从而得出一个评价结果；如果是5折交叉验证，意思就是在原始数据集上，进行5次划分，每次划分进行一次训练、评估，最后得到5次划分后的评估结果，一般在这几次评估结果上取平均得到最后的评分。k-fold cross-validation ，其中，k一般取5或10。

训练模型需要在大量的数据集基础上，否则就不能够识别数据中的趋势，导致错误产生
同样需要适量的验证数据点。验证集太小容易导致误差
多次训练和验证模型。需要改变训练集和验证集的划分，有助于验证模型。
步骤：
随机将整个数据集分成k折；
如图中所示，依次取每一折的数据集作验证集，剩余部分作为训练集
算出每一折测试的错误率
取这里K次的记录平均值作为最终结果

优点：

适合大样本的数据集
经过多次划分，大大降低了结果的偶然性，从而提高了模型的准确性。
对数据的使用效率更高。train_test_split，默认训练集、测试集比例为3:1。如果是5折交叉验证，训练集比测试集为4:1；10折交叉验证训练集比测试集为9:1。数据量越大，模型准确率越高。

缺点：

对数据随机均等划分，不适合包含不同类别的数据集。比如：数据集有5类数据（ABCDE各占20%），抽取出来的也正好是按照类别划分的5类，第一折全是A，第二折全是B……这样就会导致，模型学习到测试集中数据的特点，用BCDE训练的模型去测试A类数据、ACDE的模型测试B类数据，这样准确率就会很低。

如何确定K值？

一般情况下3、5是默认选项，常建议用K=10。
k值越低，就越有偏差；K值越高偏差就越小，但是会受到很大的变化。
k值越小，就越类似于验证集方法；而k值越大，则越接近LOOCV方法。

k-fold代码

Python 使用cross_val_score或者KFold

cross_val_score直接将整个交叉验证过程连接起来。

from sklearn.model_selection import cross_val_score
model  = LogisticRegression()
scores = cross_val_score(model,X, y,cv=3) #cv：默认是3折交叉验证，可以修改cv=5，变成5折交叉验证。
print("Cross validation scores:{}".format(scores))
print("Mean cross validation score:{:2f}".format(scores.mean()))

KFold 可以显示具体的划分情况。

from sklearn.model_selection import KFold 

kf = KFold(n_splits=5, random_state=None) # 5折

#显示具体划分情况
for train_index, test_index in kf.split(X):
      print("Train:", train_index, "Validation:",test_index)
      X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] 
      y_train, y_test = y[train_index], y[test_index] 

i = 1
for train_index, test_index in kf.split(X, y):
    print('\n{} of kfold {}'.format(i,kf.n_splits))
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] 
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    model = LogisticRegression(random_state=1)
    model.fit(X_train, y_train)
    pred_test = model.predict(X_test)
    score = metrics.accuracy_score(y_test, pred_test)
    print('accuracy_score', score)
    i += 1
    #pred_test = model.predict(X_test)
    pred = model.predict_proba(X_test)[:, 1]

R code

library(caret)
data(iris)

# Define train control for k fold cross validation
train_control <- trainControl(method="cv", number=10)
# Fit Naive Bayes Model
model <- train(Species~., data=iris, trControl=train_control, method="nb")
# Summarise Results
print(model)

分层交叉验证（Stratified k-fold cross validation）

分层是重新将数据排列组合，使得每一折都能比较好地代表整体。

比如下面这个例子：在一个二分类问题上，原始数据一共有两类（F和M），F：M的数据量比例大概是 1:3；划分了5折，每一折中F和M的比例都保持和原数据一致（1:3）。

这样就避免了随机划分可能产生的的情况，像是一折全是F，其他3折都是M。

下图是标准交叉验证和分层交叉验证的区别：
标准交叉验证（即K折交叉验证）：直接将数据分成几折；
分层交叉验证：先将数据分类（class1,2,3)，然后在每个类别中划分三折。

分层验证代码

Python 使用cross_val_score和StratifiedKFold

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
skf = StratifiedKFold(n_splits=5,shuffle=False,random_state=0)

# X is the feature set and y is the target
for train_index, test_index in skf.split(X,y): 
    print("Train:", train_index, "Validation:", test_index) 
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] 
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    
model = LogisticRegression()
scores = cross_val_score(model,X,y,cv=skf)
print("straitified cross validation scores:{}".format(scores))
print("Mean score of straitified cross validation:{:.2f}".format(scores.mean()))

** R code**

library(caret)
# Folds are created on the basis of target variable
folds <- createFolds(factor(data$target), k = 10, list = FALSE)

重复交叉验证（ k-fold cross validation with repetition）

如果训练集不能很好地代表整个样本总体，分层交叉验证就没有意义了。这时候，可以使用重复交叉验证。

重复验证代码

Python：RepeatedKFold重复K折交叉验证

kf = RepeatedKFold(n_splits=5, n_repeats=2, random_state=None)  #默认是5折

for train_index, test_index in kf.split(X):
      print("Train:", train_index, "Validation:",test_index)
      X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] 
      y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
        
i = 1
for train_index, test_index in kf.split(X, y):
    print('\n{} of kfold {}'.format(i,i))
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] 
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    model = LogisticRegression(random_state=1)
    model.fit(X_train, y_train)
    pred_test = model.predict(X_test)
    score = metrics.accuracy_score(y_test, pred_test)
    print('accuracy_score', score)
    i += 1
    #pred_test = model.predict(X_test)
    pred = model.predict_proba(X_test)[:, 1]

对抗验证（Adversarial Validation）

在处理实际数据集时，经常会出现测试集和训练集截然不同的情况。因此，可能导致交叉验证结果不一致

在这种情况下，可以使用对抗验证法：总体思路是根据特征分布创建一个分类模型，以检查训练集和测试集之间的相似程度。

步骤：

组合训练集和测试集；
分配0/1标签（0-训练、1-测试）；
建立模型，（如果模型AUC在0.7以上，表示分类器表现较好，也间接说明train 和test 差异度较大
评估二进制分类任务来量化两个数据集的分布是否一致；
找出和测试集最相似的数据样本
构成与测试集最相似的验证集；

优点： 使验证策略在训练集和测试集高度不同的情况下更加可靠。

缺点： 一旦测试集的分布发生变化，验证集可能不再适合评估模型。

对抗验证代码

#1. 将目标变量删除
train.drop(['target'], axis = 1, inplace = True)

#2. 创建新的目标变量：训练集为1；测试集为0
train['is_train'] = 1
test['is_train'] = 0

#3. 合并训练集和测试集
df = pd.concat([train, test], axis = 0)

#4. 使用新变量训练分类模型，并预测概率
y = df['is_train']; df.drop('is_train', axis = 1, inplace = True) 
# Xgboost parameters
xgb_params = { 
   'learning_rate': 0.05, 
              'max_depth': 4,
              'subsample': 0.9,        
              'colsample_bytree': 0.9,
              'objective': 'binary:logistic',
              'silent': 1, 
              'n_estimators':100, 
              'gamma':1,         
              'min_child_weight':4}   
clf = xgb.XGBClassifier(**xgb_params, seed = 10)
probs = clf.predict_proba(x1)[:,1]

#5. 使用步骤4中计算的概率对序列集进行排序，并将前n%个样本/行作为验证集（n%是您希望保留在验证集中的序列集的分数）
new_df = pd.DataFrame({ 
   'id':train.id, 'probs':probs})
new_df = new_df.sort_values(by = 'probs', ascending=False) # 30% validation set
val_set_ids = new_df.iloc[1:np.int(new_df.shape[0]*0.3),1]
#val_set_ids将为提供列训练集的ID，这些ID将构成与测试集最相似的验证集。

时间序列的交叉验证(Cross Validation for time series）

对于时间序列的数据集，不能像上述方法一样随机地划分验证集。为了解决时间序列的预测问题，可以尝试时间序列交叉验证：采用正向链接的策略，即按照时间顺序划分每一折的数据集。

假设我们有一个时间序列，表示在n年内消费者对某一产品的年需求量。

我们逐步选择新的训练集和测试集。我们从一个最小的训练集开始（这个训练集具有拟合模型所需的最少观测数）逐步地，每次都会更换训练集和测试集。在大多数情况下，不必一个个点向前移动，可以设置一次跨5个点/10个点。在回归问题中，可以使用以下代码执行交叉验证。

时间序列代码

pythonTimeSeriesSplit

from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])
y = np.array([1, 2, 3, 4])
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=3)

for train_index, test_index in tscv.split(X):
     print("Train:", train_index, "Validation:", val_index)
     X_train, X_test = X[train_index], X[val_index]
     y_train, y_test = y[train_index], y[val_index]

TRAIN: [0] TEST: [1]
TRAIN: [0 1] TEST: [2]
TRAIN: [0 1 2] TEST: [3]

R code

library(fpp)
library(forecast)
e <- tsCV(ts, Arima(x, order=c(2,0,0), h=1) #CV for arima model
sqrt(mean(e^2, na.rm=TRUE)) # RMSE
#h ＝1意味着我们只接受1步超前预报的误差。
#（h=4）4步前进误差如下图所示。如果想评估多步预测的模型，可以使用此选项。

参考链接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/05/improve-model-performance-cross-validation-in-python-r/
其他网上找到的有关文章：
关于时间序列的：https://zhuanlan.zhihu.com/p/99674163
关于对抗验证的：https://zhuanlan.zhihu.com/p/137580733

发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/215500.html原文链接：https://javaforall.cn

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