使用Python执行留一法交叉验证（LOOCV）

最新推荐文章于 2024-07-01 17:06:16 发布
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本文介绍了如何使用Python的scikit-learn库执行留一法交叉验证（LOOCV），并通过支持向量机（SVM）在鸢尾花数据集上评估模型性能。通过LOOCV，可以获取模型的平均准确率，以评估其泛化能力。

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留一法交叉验证（Leave-One-Out Cross Validation，简称LOOCV）是一种常用的交叉验证方法，它在评估模型性能时非常有用。在LOOCV中，我们将数据集中的每个样本都作为验证集，其余样本作为训练集。通过重复这个过程，我们可以得到对整个数据集进行评估的结果。在本文中，我们将使用Python来执行LOOCV，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库和模块。在这个例子中，我们将使用scikit-learn库来执行LOOCV。

from sklearn.model_selection import LeaveOneOut
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
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Python为给定模型执行留一法交叉验证实战LOOCV（leave-one-out cross-validation）
data+scenario+science+insight
08-11 1274
Python为给定模型执行留一法交叉验证实战LOOCV（leave-one-out cross-validation） 目录 Python为给定模型执行留一法交叉验证实战LOOCV（leave-one-out cross-validation） 加载必要的函数和库 创建仿真数据 执行留一法交叉验证 为了评估模型在数据集上的性能，我们需要测量模型所做的预测与观测数据（真实数据）的匹配程度。 一种常用的方法是leave-one-out交叉验证(LOOCV)，步骤如下： 1.将数据集拆分.
R中的留一法交叉验证（带有示例）
Mrrunsen的博客
05-25 5249
为了评估模型在数据集上的性能，我们需要衡量模型所做的预测与观察到的数据的匹配程度。 一种常用的方法称为留一法交叉验证（LOOCV），它使用以下方法： 1.将数据集拆分为训练集和测试集，使用除一个观察之外的所有观察作为训练集的一部分。 2.仅使用训练集中的数据构建模型。 3.使用模型预测模型中遗漏的一个观测值的响应值，并计算均方误差 (MSE)。 4.重复这个过程n次。将测试 MSE 计算为所有测试 MSE 的平均值。 在 R 中执行 LOOCV 的最简单方法是使用 R 中插入符号库中的trainContro
详解python实现交叉验证法与留出法
09-19
主要介绍了详解python实现交叉验证法与留出法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
【Python机器学习】模型评估与改进——留一法交叉验证
weixin_39407597的博客
07-01 559
我们可以将留一法交叉验证看作是每折只包含单个样本的k折交叉验证。对于每次划分，选择单个数据点作为测试集。
python 留一交叉验证
qq_43650934的博客
09-18 3474
'''留一交叉验证''' import numpy as np # K折交叉验证 data = [[12, 1896], [11, 1900], [11, 1904], [10.8, 1908], [10.8, 1912], [10.8, 1920], [10.6, 1924], [10.8, 1928], [10.3, 1932], [10.3, 1936], [10.3, 1948], [10.4, 1952], [10.5, 1956], [10.2, 1960], [10.0,
交叉验证之留一交叉验证python代码
maye799535410的博客
05-25 3326
从csv文件中读取数据，由于样本量只有30，因此选择采用留一交叉验证方法，实验了一圈，发现一些问题在网上没有找到很好地解决办法，特记录如下，方便其他人使用。 主要代码如下：使用LeaveOneOut()将数据的索引分成测试和训练两部分， 注意：这里LeaveOneOut()返回的是数据的行索引，并不是数据本身，因此采用iloc方法根据索引读取到数据。 from sklearn.model_selection import LeaveOneOut loo = LeaveOneOut() for tra
python 模型交叉验证法_在Python和R中使用交叉验证方法提高模型性能
weixin_42502933的博客
02-19 797
介绍模型表现差异很大的可能原因是什么？换句话说，为什么在别人评估我们的模型时会失去稳定性？在本文中，我们将探讨可能的原因。我们还将研究交叉验证的概念以及执行它的一些常用方法。目录为什么模型会失去稳定性？什么是交叉验证？交叉验证的几种常用方法验证集方法留一法交叉验证(LOOCV)k折交叉验证分层k折交叉验证对抗验证时间序列的交叉验证自定义交叉验证技术如何测量模型的偏差方差？为什么模型会失去稳定性？让...
R语言中的留一法交叉验证（LOOCV）
2301_79326510的博客
08-28 1345
留一法交叉验证（Leave-One-Out Cross-Validation，简称LOOCV）是一种常用的模型评估方法，特别适用于数据集较小的情况。它通过将数据集中的每个样本单独作为验证集，其余样本作为训练集，来评估模型的性能。在R语言中，我们可以使用一些内置的函数和包来执行LOOCV。根据具体的需求，你可以根据自己的数据和模型类型进行相应的修改和调整。LOOCV是一种非常有用的评估方法，可以帮助我们更好地理解和评估我们构建的模型在新数据上的性能表现。最后，我们打印输出了RMSE的值，表示模型的性能。
Python实战：使用留一法交叉验证进行模型评估
m0_47037246的博客
05-08 1214
留一法交叉验证（leave-one-out cross-validation, LOOCV）是其中一种最为严格的形式，它将训练集划分为n份，每次训练时只保留其中一份作为验证集，其余作为训练集，重复n次后取平均值作为模型评估指标。在这篇文章中，我们将使用Python编程语言，基于留一法交叉验证来对模型进行评估，并且提供对应的源代码。然后，我们使用for循环遍历每个样本，将其作为测试集，其他所有样本作为训练集。在每个循环中，我们使用numpy的delete函数来删除当前测试样本，然后将剩下的数据作为训练集。
利用Python手动实现十折交叉验证
04-17
手动实现交叉验证，代码简洁易懂，可以学到不错的知识
leave-one-out ，留一法，k-folder，auto-mpg数据集
11-10
一个matlab编写了留一法和k-folder的数据分类训练和测试程序，做了详细的注释，附上了uci的原始数据集auto-mpg
python基于sklearn的SVM和留一法（LOOCV）进行二分类
qq_38941890的博客
04-13 6296
基于sklearn的SVM和留一法（LOOCV）进行二分类 需要的导入包 import numpy as np from sklearn.model_selection import LeaveOneOut from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm import SVC import scipy.io as scio # 用于读取matlab格式的数据 import copy 数据准备 首先导入两组人的特征（n个）
什么是留一交叉验证以及如何用python编码实现
Light_blue_love的专栏
12-07 9622
什么是留一交叉验证以及如何用python编码实现 当我们在进行编写PLS（偏最小二乘）程序，用近红外光谱做回归等一类算法时，时常会涉及最佳主成分的选取。所谓最佳就存在一个比较。这时就会用到交叉验证，交叉验证有许多种，今天就简单说一下留一交叉验证（仅自己的理解，不一定十分正确）。 留一交叉验证： 就是将样本集中的样本每次抽取一个不同的样本作为测试集，剩余的样本作为训练集。需要进行原样本
python实现留一法_[宜配屋]听图阁
weixin_30118803的博客
01-29 1495
在机器学习中，我们经常在训练集上训练模型，在测试集上测试模型。最终的目标是希望我们的模型在测试集上有最好的表现。但是，我们往往只有一个包含m个观测的数据集D，我们既要用它进行训练，又要对它进行测试。此时，我们就需要对数据集D进行划分。对于数据集D的划分，我们尽量需要满足三个要求：训练集样本量充足训练模型时的计算量可以忍受不同的划分方式会得出不同的训练集和测试集，从而得出不同的结果，我们需要消除这种...
python实现LOOCV并画ROC曲线
学无止境、积少成多、厚积薄发
07-05 2962
参考挂网教程： https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc.html#sphx-glr-auto-examples-model-selection-plot-roc-py https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics...
python实现留一法_机器学习基础
weixin_39625586的博客
12-17 1576
使用留一验证法进行分析由于交叉验证法每次选取的测试集是随机的，因此每次运算结果未必相同。此时可采用留一验证法进行分析。选取第0组作为测试集，其它为训练集重新训练模型，对第0组数据进行预测并验证是否正确。选取第1组作为测试集，其它为训练集重新训练模型，对第1组数据进行预测并验证是否正确。...选取第n-1组作为测试集，其它为训练集重新训练模型，对第n-1组数据进行预测并验证是否正确。统计这n组结果的...
python机器学习库sklearn——交叉验证（K折、留一、留p、随机）
Christina
07-21 1460
学习预测函数的参数，并在相同数据集上进行测试是一种错误的做法: 一个仅给出测试用例标签的模型将会获得极高的分数，但对于尚未出现过的数据它则无法预测出任何有用的信息。例如，如果数据是从不同的 subjects 获得的，每个 subject 有多个样本，并且如果模型足够灵活以高度人物指定的特征中学习，则可能无法推广到新的 subject。StratifiedShuffleSplit 是 ShuffleSplit 的一个变种，会返回直接的划分，比如： 创建一个划分，但是划分中每个类的比例和完整数据集中的相同。
基于python的留一法+多元线性回归2021-05-13
Dosis_lethalis的博客
05-13 640
用python进行简单的多元线性回归预测，这里是用性别、体重两个特征预测性别。新手，仅记录，欢迎指导。 划分数据集用的LOO，直接导的包做的。 import pandas as pd # 导入Python的数据处理库pandas,相当于Python里的excel import numpy as np # 导入Python的数据处理库numpy data = pd.read_csv('biyelunwen.csv',encoding='gbk') # 把data转成一个个的数组,不做这一
留一交叉验证（loocv）
最新发布
01-28
### 留一交叉验证 (LOOCV) 的概念 留一交叉验证（Leave-One-Out Cross-Validation, LOOCV）是一种特殊的交叉验证方法，在这种方法中，数据集中的每一个观测值依次被选作测试集，而剩下的所有其他观测值构成训练集。对于拥有 \( K \) 个样本的数据集来说，这意味着要进行 \( K \) 次独立的建模过程，每次留下不同的单一观测作为验证对象[^3]。 这种技术确保了几乎所有的数据都被用来训练模型，并且每个样本都有机会成为测试集的一部分，从而提供了对模型性能更为严格的评估。然而，由于其高度依赖于特定的数据分割方式以及可能产生的高方差估计，LOOCV 并不总是最优的选择，尤其是在处理大规模数据集时可能会非常耗时[^5]。 ### 使用方法 为了应用 LOOCV 方法来评价某个机器学习算法的表现，可以遵循如下流程： 1. 对于每一轮循环： - 将当前轮次外的一个观察点设为测试集； - 剩余的所有观察点组成新的训练集； 2. 利用新构建出来的训练集去拟合选定的学习器； 3. 应用已训练好的模型到之前预留的那个单独的测试样本来获得预测结果； 4. 记录这次预测的结果并继续下一回合直到遍历整个原始数据集合； 5. 统计所有这些单一样本上的表现情况以得出最终的整体评分标准，如均方根误差 (RMSE)[^4] 或者准确率等分类指标。 以下是 Python 中实现线性回归模型基于 LOOCV 进行评估的例子: ```python from sklearn.model_selection import LeaveOneOut, cross_val_score from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np #define predictor and response variables X = df[['x1', 'x2']] y = df['y'] #define cross-validation method to use cv = LeaveOneOut() #build multiple linear regression model model = LinearRegression() #use LOOCV to evaluate model using negative mean squared error scores = cross_val_score(model, X, y, scoring='neg_mean_squared_error', cv=cv) #calculate RMSE from the scores obtained through LOOCV rmse = np.sqrt(np.mean(np.abs(scores))) print(f'Root Mean Squared Error via LOOCV: {rmse}') ``` 这段代码展示了如何利用 `scikit-learn` 库来进行一次完整的 LOOCV 测试，并计算出相应的 RMSE 来衡量模型的好坏程度。
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