StratifiedShuffleSplit实现分层抽样交叉验证

原创 已于 2022-03-13 20:48:45 修改 · 5.1k 阅读 · 24 ·
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#机器学习 #sklearn #python

于 2022-03-13 20:46:29 首次发布
本文介绍了如何利用StratifiedShuffleSplit进行分层抽样交叉验证，以解决K-折交叉验证中类别不平衡的问题。通过设置n_splits和random_state参数，实现数据的随机切分，并保持类别比例。在每个分割中，训练模型并计算精度，最终展示模型在不同数据子集上的泛化能力。示例中展示了基于随机森林的交叉验证过程，平均精度超过94%，证明了模型的泛化性能。
StratifiedShuffleSplit()实现分层抽样交叉验证
1. K-折交叉验证法
  • 交叉验证通常采用K-折交叉验证法–将训练数据拆分成K份，用其中K-1份进行训练，剩下的一份进行预测，从而检测模型的数据泛化能力。
  • 使用cross_val_score可以实现交叉验证，但在某些场景下，为了解决不同类别的样本间数量差异较大的问题，可以引入sklearn.model_selection下的StratifiedShuffleSplit类进行分层抽样和测试数据的分割，从而提高模型的说服力。
2. StratifiedShuffleSplit的使用
(1) 创建StratifiedShuffleSplit对象
skfolds = StratifiedKFold(n_splits=3, random_state=25
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