总第100篇 本篇讲讲机器学习中的交叉验证问题，并利用sklearn实现。...最基本的方法被称之为：k-折交叉验证。k-折交叉验证将训练集划分为k个较小的集合（其他方法会在下面描述，主要原则基本相同）。...通过cross_val_predict方法得到交叉验证模型的预测结果， 对于每一个输入的元素，如果其在测试集合中，将会得到预测结果。...预测函数学习时使用 k - 1 个折叠中的数据，最后一个剩下的折叠会用于测试。...可以采用 StratifiedKFold 和 StratifiedShuffleSplit中实现的分层抽样方法，确保相对的类别频率在每个训练和验证折叠中大致保留。
因为在实际的训练中，训练的结果对于训练集的拟合程度通常还是挺好的（初试条件敏感），但是对于训练集之外的数据的拟合程度通常就不那么令人满意了。...通常我们使用的交叉验证方法有下面几种： 简单交叉验证（simple cross validation） 简单交叉验证当然很简单了，就是把整个训练集随机分为两部分（通常是70%的训练集，30%的评估集）。...其实这也不算是交叉验证了，因为他的训练集并没有交叉。 通常情况下我们是直接选取前70%为训练集，但是如果训练数据是按照一定规律排放的，那么选取数据的时候就要先打乱顺序，或者按照一定的随机方法选取数据。...K-折交叉验证（S-fold Cross Validation） 这个据说是最常用的验证方法了，步骤如下： 1、将数据集均分为K份 2、从K份中取一份作为评估集，另外K-1份作为训练集，生成K个模型以及这...这个方法一方面保证了数据充分被使用训练了，避免了数据的浪费；另一方面也互相进行了验证，达到了交叉验证的效果，不过计算代价还是有点高。
顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集。用训练集来训练模型，测试集来评估模型的好坏。 交叉验证的目的 从有限的学习数据中获取尽可能多的有效信息。...如下图所示，黑色部分为被用作的验证的一个折叠，而黄色部分为被用作训练的 个折叠。 另外数据分布图是5折交叉验证中每个验证数据集（黑色部分），及实际用作验证模型的数据集的组合分布图。...这个交叉验证对象是 KFold 的一种变体，它返回分层折叠。通过保留每个类别的样本百分比来进行折叠。...同一组不会出现在两个不同的折叠中（不同组的数量必须至少等于折叠的数量）。这些折叠是近似平衡的，因为每个折叠中不同组的数量是近似相同的。 可以从数据集的另一特定列（年）来定义组。...由于在较少的样本中训练，它也比其他交叉验证方法更快。 12 清除K折交叉验证 这是基于_BaseKFold的一种交叉验证方法。在每次迭代中，在训练集之前和之后，我们会删除一些样本。
超参数有哪些 与超参数对应的是参数。参数是可以在模型中通过BP（反向传播）进行更新学习的参数，例如各种权值矩阵，偏移量等等。超参数是需要进行程序员自己选择的参数，无法学习获得。 ...交叉验证 对于训练集再次进行切分，得到训练集以及验证集。通过训练集训练得到的模型，在验证集验证，从而确定超参数。...（选取在验证集结果最好的超参数） 交叉验证的具体实例详见CS231n作业笔记1.7：基于特征的图像分类之调参和CS231n作业笔记1.2: KNN的交叉验证。 3.1....出发点是该超参数的指数项对于模型的结果影响更显著；而同阶的数据之间即便原域相差较大，对于模型结果的影响反而不如不同阶的数据差距大。 3.3. 随机搜索参数值，而不是格点搜索 ?...通过随机搜索，可以更好的发现趋势。图中所示的是通过随机搜索可以发现数据在某一维上的变化更加明显，得到明显的趋势。
然而，模型的性能评估绝非易事，它关乎模型能否在实际应用中发挥作用，而交叉验证则是这一过程中的关键技术，是保障模型可靠性与泛化能力的重要手段。...在每次迭代中，选取一个子集作为验证集，其余K - 1个子集合并作为训练集；模型在训练集上进行训练，然后在验证集上测试其性能，记录相关指标，如准确率、召回率、均方误差等；重复上述过程，直到每个子集都作为验证集被使用一次...留一交叉验证（LOOCV） 留一交叉验证是K折交叉验证的一种极端形式，其中K等于样本总数N。每次只选取一个样本作为测试集，其余N - 1个样本作为训练集，如此重复N次，最终计算平均误差。...嵌套交叉验证 嵌套交叉验证主要用于模型选择和超参数优化，是一种相对复杂但更严谨的方法。...在机器学习的实际应用中，选择合适的交叉验证方法并正确运用，是构建高性能模型的重要环节。
在我们训练机器学习模型时，为提高模型拟合效果，经常使用K-Fold交叉验证，这是提高模型性能的重要方法。在这篇文章中，我们将介绍K-Fold交叉验证的基本原理，以及如何通过各种随机样本来查看数据。...什么是K-Fold交叉验证 交叉验证是用于估计机器学习模型技能的统计方法。也是一种用于评估有限数据样本的机器学习模型的重采样方法。该方法简单且易于理解。K-Fold将将数据集拆分为k个部分。...k = n：k的值固定为n，其中n是数据集的大小，以便为每个测试样本提供在holdout数据集中使用的机会。这种方法称为留一交叉验证。...例如，n_splits = 4，我们的数据y（因变量）有3个类（标签）。4个测试集既能够覆盖所有数据，没有任何重叠。 ? 分层洗牌K折叠： 分层洗牌分割是ShuffleSplit的变种。...结论 在k-Fold交叉验证中存在与k选择相关的偏差 - 方差权衡。一般我们使用k = 5或k = 10进行k折交叉验证，以产生既不受过高偏差也不受非常高方差影响的测试误差率估计。
它能帮我们得到更有概括性的关系模型。 注：本文每个希望改善自己在数据科学竞赛中提高表现的，雄心勃勃的数据科学家。在文章结尾，我分享了用于交叉验证的 Python 和 R代码。...在 R 中，我使用了 iris 数据集进行示范。 什么是交叉验证？ 交叉验证意味着需要保留一个样本数据集，不用来训练模型。在最终完成模型前，用这个数据集验证模型。...留一法交叉验证 ( LOOCV ) 这种方法只保留一个数据点用作验证，用剩余的数据集训练模型。然后对每个数据点重复这个过程。这个方法有利有弊： 由于使用了所有数据点，所以偏差较低。...K 层交叉验证 (K- fold cross validation) 从以上两个验证方法中，我们学到了： 应该使用较大比例的数据集来训练模型，否则会导致失败，最终得到偏误很大的模型。...重复这个过程，直到每“层”数据都作过验证集。 记录下的 k 个误差的平均值，被称为交叉验证误差（cross-validation error）。可以被用做衡量模型表现的标准。
本文将向您展示如何获取多次重复交叉验证的SHAP值，并结合嵌套交叉验证方案。对于我们的模型数据集，我们将使用波士顿住房数据集，并选择功能强大但不可解释的随机森林算法。 2. SHAP实践 2.1....在Python中，字典是强大的工具，这就是我们将用来跟踪每个样本在每个折叠中的SHAP值。 首先，我们决定要执行多少次交叉验证重复，并建立一个字典来存储每个重复中每个样本的SHAP值。...嵌套交叉验证是我们的解决方案。它涉及在我们正常的交叉验证方案（这里称为“外循环”）中取出每个训练折叠，并使用训练数据中的另一个交叉验证（称为“内循环”）来优化超参数。...实际上，我们在上面的过程中已经准备了大部分的代码，只需要进行一些小的调整。让我们看看它的表现。 嵌套交叉验证的主要考虑因素，特别是在我们使用许多重复时，是需要花费很多时间才能运行。...通过多次重复(嵌套)交叉验证等程序，您可以增加结果的稳健性，并更好地评估如果基础数据也发生变化，结果可能会如何变化。
R fit <- rgam 下面，我们使用不同的init_nz值拟合模型： RGAM算法第2步的自由度超参数可以通过df选项进行设置，默认值为4。...点击标题查阅往期内容 【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用 01 02 03 04 图表和摘要 让我们再次拟合基本的rgam模型： fit <- rga 默认情况下，plot()给出了最后一个...fit 中的 lambda键的拟合函数，并仅给出前4个特征的图表： plot(fit 用户可以使用 index 和 which 选项指定 lambda 值的索引和要显示的特征图： plot(fit,...summary(fit 交叉验证（CV） 我们可以使用 k 折交叉验证。...R plot 可以从拟合的 cv.rgam 对象中进行预测。
折交叉验证 评估机器学习模型的黄金标准是k-折交叉验证（k-fold cross validation）。...它为未知数据模型性能提供了可靠的评估。它通过将训练数据集分为k个子集，推出一个子集做测试集，剩下的子集轮流与它比较来训练模型。重复这个过程直到所有数据集都曾成为验证数据集。...最后将所有模型的性能评估平均。 交叉验证通常不用于评估深度学习模型，因为计算代价更大。例如k-折交叉验证通常使用5或10次折叠。因此，必须构建和评估5或10个模型，大大增加了模型的评估时间。...然而，当问题足够小或者如果你有足够的计算资源时，k-折交叉验证可以让你对模型性能的估计偏倚较少。...你学到了三种方法，你可以使用Python中的Keras库来评估深度学习模型的性能： 使用自动验证数据集。 使用手动验证数据集。 使用手动k-折交叉验证。
1、R中重复值的处理 unique函数作用：把数据结构中，行相同的数据去除。...<- unique(data) 重复值处理函数：unique，用于清洗数据中的重复值。...2、R中缺失值的处理 缺失值的产生 ①有些信息暂时无法获取 ②有些信息被遗漏或者错误处理了 缺失值的处理方式 ①数据补齐（例如用平均值填充） ②删除对应缺失值（如果数据量少的时候慎用） ③不处理 na.omit...<- na.omit(data) 3、R中空格值的处理 trim函数的作用：用于清除字符型数据前后的空格。...') 使用R.studio的小伙伴，在下载包很慢的的时候，可以使用R的官网站点，在中国地区会快很多，以解决此问题。
使用重采样方法，如交叉验证，就可以得到每个模型在未知数据上精准度的估计。你需要利用这些估计从你创建的一系列模型中选择一到两个最好的模型。...我们将使用重复交叉验证，folds为10，repeats为3，这是比较模型的常用标准配置。评估指标是精度和kappa，因为它们很容易解释。 根据算法的代表性和学习风格方式进行半随机选择。...它们有： 分类和回归树 线性判别分析 使用径向基函数的支持向量机 K-近邻 随机森林 训练完模型之后，将它们添加到一个list中，然后调用resamples()函数。...此函数可以检查模型是可比较的，并且模型都使用同样的训练方案（训练控制配置）。这个对象包含每个待评估算法每次折叠和重复的评估指标。 下一节中我们使用到的函数都需要包含这种数据的对象。...比较R语言机器学习算法的点图 平行线图（Parallel Plots） 这是另一种查看数据的方式。它显示了每个被测算法每次交叉验证折叠试验的行为。
字典在Python中是强大的工具，这就是我们将使用它来跟踪每个样本在每个折叠中的SHAP值的原因。 首先，我们决定要执行多少次交叉验证重复，并建立一个字典来存储每个样本在每次重复中的SHAP值。...，允许我们重复进行CV_repeats次交叉验证过程，并将每次重复的SHAP值添加到我们的字典中。...嵌套交叉验证是我们应对这个问题的解决方案。它涉及采用我们正常的交叉验证方案中的每个训练折叠（这里称为“外循环”），通过在每个折叠的训练数据上使用另一个交叉验证（称为“内循环”）来优化超参数。...事实上，我们在上面的过程中已经准备好了大部分代码，只需要进行小的调整。让我们看看它是如何运作的。 嵌套交叉验证的主要考虑因素，特别是在我们使用许多重复的情况下，它需要花费大量时间来运行。...通过多次重复程序，如（嵌套）交叉验证，你可以提高结果的稳健性，并更好地估计如果底层数据也发生变化，你的结果可能会如何改变。
机器学习模型基于训练数据集进行评估，并用重新采样的方法，如k折叠交叉验证（k-fold cross-validation）。并且数据集本身可能被进一步划分为用于调试模型的超参数的验证性数据集。...另一个方法是检验训练和测试数据集中的每个变量的概括统计量，最好在交叉验证折叠中检测。你要找出样本平均数和标准差的巨大差异。 补救措施通常是获得来自定义域更大、更有代表性的数据样本。...在交叉验证的模型技能得分的差异中能发现这个问题，看起来像是不具代表性的数据样本导致的。这里的不同点在于，通过重复模型评估过程（例如交叉验证），可以区分开这种差异，从而控制训练模型中存在的随机性。...这通常被称为多次重复k-折叠交叉验证，当资源允许时，可被用于神经网络和随机优化算法。 更稳健的测试工具 可以通过设计稳健的机器学习测试工具来解决这些问题，然后收集证据证明你的测试工具是稳健的。...这可能需要在真正开始评估模型之前进行一些测试，比如： 对训练或测试分组数据的敏感性分析 对交叉验证的k值的敏感性分析 对给定模型表现的敏感性分析 对重复次数的敏感性分析 你要找到： 经过交叉验证测试，
优点：和以前一样，简单，易于理解和实施 缺点：不适合不平衡数据集、许多数据与训练模型隔离 4. k-fold cross-validation 在k折交叉验证中，原始数据集被平均分为k个子部分或折叠。...从k折或组中，对于每次迭代，选择一组作为验证数据，其余（k-1）个组选择为训练数据。 该过程重复k次，直到将每个组视为验证并保留为训练数据为止。...在分层k倍交叉验证中，数据集被划分为k个组或折叠，以使验证数据具有相等数量的目标类标签实例。这样可以确保在验证或训练数据中不会出现一个特定的类，尤其是在数据集不平衡时。...Nested cross-validation 在进行k折和分层k折交叉验证的情况下，我们对训练和测试数据中的错误估计差。超参数调整是在较早的方法中单独完成的。...当交叉验证同时用于调整超参数和泛化误差估计时，需要嵌套交叉验证。 嵌套交叉验证可同时应用于k折和分层k折变体。 结论 交叉验证用于比较和评估ML模型的性能。
算法评价 我们在采用机器学习应用业务时，我们通常通过交叉验证数据集来衡量模型，即：训练数据集:交叉验证数据集:测试数据集=6:2:2。...在模型选择时，使用训练数据集来训练算法参数，用交叉验证集来验证参数，选择交叉验证集的成本J最下的算法作为数据拟合模型，最后再用测试数据集来测试选择出来的模型准确性。...但是在实践中，大多数直接将数据集分成训练数据集和测试数据集，而没有交叉验证数据集，主要是大多数时候并不需要横向对比不同的模型。...2.取训练数据集的20%作为训练样本，训练出模型参数。 3.使用交叉验证数据集来计算训练出来的模型的准确率。...所以我们需要多次分配训练数据集和交叉验证数据集，然后对多次预测结果进行平均。 #kfold 将数据分成10份，其中一份作为交叉验证数据集来计算模型准确性。
1.3 协变量相关的泄露在本研究中，协变量相关的泄露形式包括校正位点差异，并在合并的训练和测试数据中进行协变量回归(即在交叉验证折叠之外)(图4)。泄露位点校正对性能的影响很小。...对于泄漏类型、样本量(N = 100、200、300、400)和数据集的每种组合，分别对10个不同的重复样本进行10次5折交叉验证(总共超过20,000次5折交叉验证;总的来说，与最大的样本量(N =...毫无疑问，特征泄漏系数与金标准不同，因为泄漏特征选择依赖于一个特征子集，而金标准管道为交叉验证的每一次折叠选择不同的特征子集。否则，最显著的系数差异来自于省略协变量回归。...关键方法对于主要分析，我们使用5折交叉验证训练了岭回归模型。对于HBN、HCPD和PNC，采用5个嵌套折进行超参数选择，而在ABCD中仅采用2个嵌套折进行超参数选择，以减少计算时间。...在折叠内，选择与表型变量最显著相关的前5%特征。进一步，我们对L2正则化参数α进行网格搜索，所选模型为嵌套折痕中Pearson相关值r最高的模型。
如果将这个过程重复 5 次，即有 10-fold 交叉验证重复 5 次 (这与 50 次交叉验证不同)，模型性能的估计将是 50 个结果的平均值。...嵌套交叉验证 3.1 嵌套交叉验证 当我们对数据或模型执行某种预处理时，比如调优超参数，重要的是要将这种预处理包括到交叉验证中，这样就可以交叉验证整个模型训练过程。...这采用了嵌套交叉验证的形式，其中有一个内部循环来交叉验证超参数的不同值(就像上面做的那样)，然后，最优的超参数值被传递到外部交叉验证循环。在外部交叉验证循环中，每个 fold 都使用最优超参数。...运行嵌套交叉验证过程。...mlr 包中的函数实现 KNN 算法外， R 语言中还有 knn 或 kknn 函数也可实现 k 近邻分类和有权重的 k 近邻分类，相关的函数用法读者们可参考 R 中的帮助说明。
一个需求，实现去除列表中的多个重复对象。 比如 a,b,c 在列表1 出现，bc 在列表2 出现，ad 在列表3 出现，那么仅仅保留1:abc, 2:空, 3:d。...这个列表中的对象可以是数据框，也可以是单个字符，也可以是列表，可以是任何类型的对象。...一个举例场景就是： 我有一个列表对象，这个列表对象里还有若干个列表，每个列表里面还有若干个对象，每个对象是一个存放基因名的向量。 这些不同的列表是不同的实验，而每个对象对应的是一个样本的富集基因。...我希望取出那些独立的不重复的基因集。比如去做后续的PPI网络分析。ps：这个例子只是我随便想的，可能不够严谨。就如同我后面的代码。...思路就是循环列表中的每一个子集中的所有内容，去和之前的所有内容进行比较（%in%）；并且子集本身也是去重的。
作为解决方案，在这些情况下，可以使用基于重采样的技术，例如交叉验证。交叉验证通过将数据分成一组n个折叠来工作。...因此，例如，在具有100个数据点的5折交叉验证的情况下，将创建5个折叠，每个折叠包含20个数据点。 然后重复模型建立和误差估计过程5次。 每次组合四个组（产生80个数据点）并用于训练您的模型。...可以看出，交叉验证非常类似于留出法。在不同的地方，每个数据点都用于训练模型和测试模型，但从不同时使用。在数据有限的情况下，交叉验证优于留出集，因为每次折叠中必须留出的数据少于纯保留方法中所需的数据。...要考虑的另一个因素是随着折叠次数增加导致计算时间的增加。对于每一个折叠，你必须训练一个新的模型，所以如果这个过程很慢，可能需要谨慎的使用。似乎在实践中，5倍或10倍交叉验证通常是有效的折叠尺寸。...R2 信息论技术 留出样品 交叉验证和重采样方法 建模者必须做出的一个基本选择是他们是否想依靠理论和参数假设来调整乐观参数。
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