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1.10 交叉验证，网格搜索学习目标1 什么是交叉验证(cross validation)1.1 分析1.2 为什么需要交叉验证 2 什么是网格搜索(Grid Search)3 交叉验证，网格搜索（模型选择与调优）API：4 鸢尾花案例增加K值调优5 总结

1.10 交叉验证，网格搜索

学习目标

目标 知道交叉验证、网格搜索的概念会使用交叉验证、网格搜索优化训练模型

1 什么是交叉验证(cross validation)

交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成4份，其中一份作为验证集。然后经过4次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到4组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称4折交叉验证。

1.1 分析

我们之前知道数据分为训练集和测试集，但是**为了让从训练得到模型结果更加准确。**做以下处理

训练集：训练集+验证集测试集：测试集

1.2 为什么需要交叉验证

交叉验证目的：为了让被评估的模型更加准确可信

问题：这个只是让被评估的模型更加准确可信，那么怎么选择或者调优参数呢？

2 什么是网格搜索(Grid Search)

通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如k-近邻算法中的K值），这种叫超参数。但是手动过程繁杂，所以需要对模型预设几种超参数组合。每组超参数都采用交叉验证来进行评估。最后选出最优参数组合建立模型。

3 交叉验证，网格搜索（模型选择与调优）API：

sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid=None,cv=None)

对估计器的指定参数值进行详尽搜索

estimator：估计器对象

param_grid：估计器参数(dict){“n_neighbors”:[1,3,5]}

cv：指定几折交叉验证

fit：输入训练数据

score：准确率

结果分析：

best_score__:在交叉验证中验证的最好结果_best_estimator_：最好的参数模型cv_results_:每次交叉验证后的验证集准确率结果和训练集准确率结果

4 鸢尾花案例增加K值调优

使用GridSearchCV构建估计器

from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_split,GridSearchCVfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# 1、获取数据集iris = load_iris()# 2、数据基本处理 -- 划分数据集x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=22)# 3、特征工程：标准化# 实例化一个转换器类transfer = StandardScaler()# 调用fit_transformx_train = transfer.fit_transform(x_train)x_test = transfer.transform(x_test)# 4、KNN预估器流程# 4.1 实例化预估器类estimator = KNeighborsClassifier()# 4.2 模型选择与调优——网格搜索和交叉验证# 准备要调的超参数param_dict = {"n_neighbors": [1, 3, 5]}estimator = GridSearchCV(estimator, param_grid=param_dict, cv=3)# 4.3 fit数据进行训练estimator.fit(x_train, y_train)# 5、评估模型效果# 方法a：比对预测结果和真实值y_predict = estimator.predict(x_test)print("比对预测结果和真实值：\n", y_predict == y_test)# 方法b：直接计算准确率score = estimator.score(x_test, y_test)print("直接计算准确率：\n", score)

然后进行评估查看最终选择的结果和交叉验证的结果

print("在交叉验证中验证的最好结果：\n", estimator.best_score_)print("最好的参数模型：\n", estimator.best_estimator_)print("每次交叉验证后的准确率结果：\n", estimator.cv_results_)

最终结果

比对预测结果和真实值：[ True True True True True True True False True True True TrueTrue True True True True True False True True True True TrueTrue True True True True True True True True True True TrueTrue True]直接计算准确率：0.947368421053在交叉验证中验证的最好结果：0.973214285714最好的参数模型：KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski',metric_params=None, n_jobs=1, n_neighbors=5, p=2,weights='uniform')每次交叉验证后的准确率结果：{'mean_fit_time': array([ 0.00114751, 0.00027037, 0.00024462]), 'std_fit_time': array([ 1.13901511e-03, 1.25300249e-05, 1.11011951e-05]), 'mean_score_time': array([ 0.00085751, 0.00048693, 0.00045625]), 'std_score_time': array([ 3.52785082e-04, 2.87650037e-05, 5.29673344e-06]), 'param_n_neighbors': masked_array(data = [1 3 5],mask = [False False False],fill_value = ?), 'params': [{'n_neighbors': 1}, {'n_neighbors': 3}, {'n_neighbors': 5}], 'split0_test_score': array([ 0.97368421, 0.97368421, 0.97368421]), 'split1_test_score': array([ 0.97297297, 0.97297297, 0.97297297]), 'split2_test_score': array([ 0.94594595, 0.89189189, 0.97297297]), 'mean_test_score': array([ 0.96428571, 0.94642857, 0.97321429]), 'std_test_score': array([ 0.01288472, 0.03830641, 0.00033675]), 'rank_test_score': array([2, 3, 1], dtype=int32), 'split0_train_score': array([ 1. , 0.95945946, 0.97297297]), 'split1_train_score': array([ 1. , 0.96, 0.97333333]), 'split2_train_score': array([ 1. , 0.96, 0.96]), 'mean_train_score': array([ 1. , 0.95981982, 0.96876877]), 'std_train_score': array([ 0. , 0.00025481, 0.006 ])}

5 总结

交叉验证【知道】 定义： 将拿到的训练数据，分为训练和验证集*折交叉验证 分割方式： 训练集：训练集+验证集测试集：测试集 为什么需要交叉验证 为了让被评估的模型更加准确可信注意：交叉验证不能提高模型的准确率 网格搜索【知道】 超参数: sklearn中,需要手动指定的参数,叫做超参数 网格搜索就是把这些超参数的值,通过字典的形式传递进去,然后进行选择最优值 api【知道】 sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid=None,cv=None) estimator – 选择了哪个训练模型param_grid – 需要传递的超参数cv – 几折交叉验证

机器学习算法------1.10 交叉验证 网格搜索（交叉验证 网格搜索（模型选择与调优）API 鸢尾花案例增加K值调优）