交叉驗證

Python 的模型驗證

Kasey Jones

Data Scientist

交叉驗證

建立訓練、驗證、測試資料集，就是把整體資料切成 3 個子集。例：60% 訓練，20% 驗證，20% 測試。

交叉驗證

交叉驗證會多次將資料切成訓練與驗證集，而非只做一次 80:20。你可以用 5 種不同的 80:20 切法。

n_splits：交叉驗證分割次數

shuffle：是否在分割前隨機打散資料的布林值

random_state：隨機種子

from sklearn.model_selection import KFold

X = np.array(range(40))
y = np.array([0] * 20 + [1] * 20)

kf = KFold(n_splits=5)

splits = kf.split(X)

kf = KFold(n_splits=5)
splits = kf.split(X)

for train_index, test_index in splits:
    print(len(train_index), len(test_index))

32 8 32 8 32 8 32 8 32 8

# Print one of the index sets:
print(train_index, test_index)

[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ...]
[32 33 34 35 36 37 38 39]

rfr = RandomForestRegressor(n_estimators=25, random_state=1111)

errors = []
for train_index, val_index in splits:
    X_train, y_train = X[train_index], y[train_index]
    X_val, y_val = X[val_index], y[val_index]

    rfr.fit(X_train, y_train)
    predictions = rfr.predict(X_val)
    errors.append(<some_accuracy_metric>)

print(np.mean(errors))

4.25

一起來練習吧！

Python 的模型驗證