莫烦sklearn学习自修第七天【交叉验证】

1. 什么是交叉验证

所谓交叉验证指的是将样本分为两组，一组为训练样本，一组为测试样本；对于哪些数据分为训练样本，哪些数据分为测试样本，进行多次拆分，每次将整个样本进行不同的拆分，对这些不同的拆分每个拆分都有一个打分或者损失，将这些打分或者损失进行平均形成一个平均打分或者平均损失。

2. 不使用交叉验证（即没有对样本进行多次不同的分组）

例如：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=4)
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)
print(knn.score(X_test, y_test))

3. 使用交叉验证

例如：

from sklearn.cross_validation import cross_val_score
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
scores = cross_val_score(knn, X, y, cv=5, scoring='accuracy')
print(scores)

上述代码将样本进行了5次不同的拆分，并得到5次拆分的打分列表

3. 使用交叉验证并获取进行多少次不同分组得到的结果最优

结果最优指的是打分最高或者损失最低

将分组次数从1到n进行循环，获取平均打分或者平均损失，形成折线图

from sklearn.cross_validation import cross_val_score
import matplotlib.pyplot as plt
k_range = range(1, 31)
k_scores = []
for k in k_range:
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
##    loss = -cross_val_score(knn, X, y, cv=10, scoring='mean_squared_error') # for regression
    scores = cross_val_score(knn, X, y, cv=10, scoring='accuracy') # for classification
    k_scores.append(scores.mean())

plt.plot(k_range, k_scores)
plt.xlabel('Value of K for KNN')
plt.ylabel('Cross-Validated Accuracy')
plt.show()

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