13、交叉验证与模型后工作流

交叉验证与模型后工作流

在机器学习中，模型的评估和优化是至关重要的环节。交叉验证是一种常用的技术，用于评估模型在不同数据集上的性能，同时帮助我们选择最佳的模型参数。本文将详细介绍如何使用 scikit-learn 库进行网格搜索、随机搜索，以及不同类型的评估指标，包括分类指标、回归指标和聚类指标，还会介绍如何使用虚拟估计器来比较模型结果。

1. 时间序列交叉验证

时间序列交叉验证是一个有趣的话题，因为时间对数据集的影响因数据集而异。有时，我们不需要将数据行按时间顺序排列，但永远不能假设在过去就能知道未来的数据情况。

2. 使用 scikit-learn 进行网格搜索

网格搜索是一种通过遍历指定参数值的所有可能组合来寻找最佳模型参数的方法。下面以鸢尾花数据集为例，介绍如何使用 GridSearchCV 进行网格搜索。

2.1 准备数据

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:,2:]
y = iris.target
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify = y, random_state = 7)