机器学习入门（六）：分类模型评估方法

目录

[1. 数据集划分](#1. 数据集划分)

[1.1 为什么要划分数据集?](#1.1 为什么要划分数据集?)

[1.2 数据集划分的方法](#1.2 数据集划分的方法)

[1.3 留出法(简单交叉验证)](#1.3 留出法(简单交叉验证))

[1.4 交叉验证法](#1.4 交叉验证法)

[1.5 留一法](#1.5 留一法)

[1.6 自助法](#1.6 自助法)

[2. 分类算法的评估标准](#2. 分类算法的评估标准)

[2.1 分类算法的评估](#2.1 分类算法的评估)

[2.2 SKlearn中模型评估API介绍](#2.2 SKlearn中模型评估API介绍)

[3. 小结](#3. 小结)

前言

掌握分类模型评估方法对于数据科学家和机器学习工程师至关重要。它不仅帮助验证模型的有效性，还能指导模型优化方向，确保模型在实际应用中表现优异。通过精确率、召回率等指标，可以全面评估模型性能，识别误分类的类别，从而针对性地改进。

学习目标

1. 掌握数据集划分中留出法、交叉验证法、留一法 API 的使用

2. 了解数据集划分中自助法的采样规则

3. 掌握分类问题评估方法

1. 数据集划分

1.1 为什么要划分数据集?

思考：我们有以下场景：

• 将所有的数据都作为训练数据，训练出一个模型直接上线预测

• 每当得到一个新的数据，则计算新数据到训练数据的距离，预测得到新数据的类别

存在问题：

• 上线之前，如何评估模型的好坏？

• 模型使用所有数据训练，使用哪些数据来进行模型评估？

结论：不能将所有数据集全部用于训练

为了能够评估模型的泛化能力，可以通过实验测试对学习器的泛化能力进行评估，进而做出选择。因此需要使用一个 "测试集" 来测试学习器对新样本的判别能力，以测试集上的 "测试误差" 作为泛化误差的近似。

一般测试集满足:

1. 能代表整个数据集

2. 测试集与训练集互斥

3. 测试集与训练集建议比例: 2比8、3比7 等

1.2 数据集划分的方法

留出法：将数据集划分成两个互斥的集合：训练集，测试集

• 训练集用于模型训练

• 测试集用于模型验证

• 也称之为简单交叉验证

交叉验证：将数据集划分为训练集，验证集，测试集

• 训练集用于模型训练

• 验证集用于参数调整

• 测试集用于模型验证

留一法：每次从训练数据中抽取一条数据作为测试集

自助法：以自助采样（可重复采样、有放回采样）为基础

• 在数据集D中随机抽取m个样本作为训练集

• 没被随机抽取到的D-m条数据作为测试集

1.3 留出法(简单交叉验证)

留出法 (hold-out) 将数据集 D 划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集 S，另一个作为测试集 T。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
from collections import Counter
from sklearn.datasets import load_iris
​
​
def test01():
​
    # 1. 加载数据集
    x, y = load_iris(return_X_y=True)
    print('原始类别比例:', Counter(y))
​
    # 2. 留出法(随机分割)
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)
    print('随机类别分割:', Counter(y_train), Counter(y_test))
​
    # 3. 留出法(分层分割)
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, stratify=y)
    print('分层类别分割:', Counter(y_train), Counter(y_test))
​
​
def test02():
​
    # 1. 加载数据集
    x, y = load_iris(return_X_y=True)
    print('原始类别比例:', Counter(y))
    print('*' * 40)
​
    # 2. 多次划分(随机分割)
    spliter = ShuffleSplit(n_splits=5, test_size=0.2, random_state=0)
    for train, test in spliter.split(x, y):
        print('随机多次分割:', Counter(y[test]))
​
    print('*' * 40)
​
    # 3. 多次划分(分层分割)
    spliter = StratifiedShuffleSplit(n_splits=5, test_size=0.2, random_state=0)
    for train, test in spliter.split(x, y):
        print('分层多次分割:', Counter(y[test]))
​
​
if __name__ == '__main__':
    test01()
    test02()

1.4 交叉验证法

K-Fold交叉验证，将数据随机且均匀地分成k分，如上图所示（k为10），假设每份数据的标号为0-9

• 第一次使用标号为0-8的共9份数据来做训练，而使用标号为9的这一份数据来进行测试，得到一个准确率

• 第二次使用标记为1-9的共9份数据进行训练，而使用标号为0的这份数据进行测试，得到第二个准确率

• 以此类推，每次使用9份数据作为训练，而使用剩下的一份数据进行测试

• 共进行10次训练，最后模型的准确率为10次准确率的平均值

• 这样可以避免了数据划分而造成的评估不准确的问题。

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from collections import Counter
from sklearn.datasets import load_iris
​
def test():
​
    # 1. 加载数据集
    x, y = load_iris(return_X_y=True)
    print('原始类别比例:', Counter(y))
    print('*' * 40)
​
    # 2. 随机交叉验证
    spliter = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=0)
    for train, test in spliter.split(x, y):
        print('随机交叉验证:', Counter(y[test]))
​
    print('*' * 40)
​
    # 3. 分层交叉验证
    spliter = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=0)
    for train, test in spliter.split(x, y):
        print('分层交叉验证:', Counter(y[test]))
​
​
if __name__ == '__main__':
    test()

1.5 留一法

留一法( Leave-One-Out，简称LOO），即每次抽取一个样本做为测试集。

from sklearn.model_selection import LeaveOneOut
from sklearn.model_selection import LeavePOut
from sklearn.datasets import load_iris
from collections import Counter
​
​
def test01():
​
    # 1. 加载数据集
    x, y = load_iris(return_X_y=True)
    print('原始类别比例:', Counter(y))
    print('*' * 40)
​
    # 2. 留一法
    spliter = LeaveOneOut()
    for train, test in spliter.split(x, y):
        print('训练集:', len(train), '测试集:', len(test), test)
​
    print('*' * 40)
​
    # 3. 留P法
    spliter = LeavePOut(p=3)
    for train, test in spliter.split(x, y):
        print('训练集:', len(train), '测试集:', len(test), test)
​
​
if __name__ == '__main__':
    test01()

1.6 自助法

每次随机从D中抽出一个样本，将其拷贝放入D，然后再将该样本放回初始数据集D中，使得该样本在下次采样时仍有可能被抽到； 这个过程重复执行m次后，我们就得到了包含m个样本的数据集D′，这就是自助采样的结果。

import pandas as pd
​
​
if __name__ == '__main__':
​
    # 1. 构造数据集
    data = [[90, 2, 10, 40],
            [60, 4, 15, 45],
            [75, 3, 13, 46],
            [78, 2, 64, 22]]
​
    data = pd.DataFrame(data)
    print('数据集:\n',data)
    print('*' * 30)
​
    # 2. 产生训练集
    train = data.sample(frac=1, replace=True)
    print('训练集:\n', train)
​
    print('*' * 30)
​
    # 3. 产生测试集
    test = data.loc[data.index.difference(train.index)]
    print('测试集:\n', test)

2. 分类算法的评估标准

2.1 分类算法的评估

如何评估分类算法？

• 利用训练好的模型使用测试集的特征值进行预测

• 将预测结果和测试集的目标值比较，计算预测正确的百分比

• 这个百分比就是准确率 accuracy， 准确率越高说明模型效果越好

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
#加载鸢尾花数据
X,y = datasets.load_iris(return_X_y = True)
#训练集 测试集划分
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2)
# 创建KNN分类器对象 近邻数为6
knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=6)
#训练集训练模型
knn_clf.fit(X_train,y_train)
#使用训练好的模型进行预测
y_predict = knn_clf.predict(X_test)

计算准确率：

sum(y_predict==y_test)/y_test.shape[0]

2.2 SKlearn中模型评估API介绍

sklearn封装了计算准确率的相关API：

• sklearn.metrics包中的accuracy_score方法: 传入预测结果和测试集的标签， 返回预测准去率

• 分类模型对象的 score 方法：传入测试集特征值，测试集目标值

#计算准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
#方式1：
accuracy_score(y_test,y_predict)
#方式2：
knn_classifier.score(X_test,y_test)

3. 小结

1. 留出法每次从数据集中选择一部分作为测试集、一部分作为训练集

2. 交叉验证法将数据集等份为 N 份，其中一部分做验证集，其他做训练集

3. 留一法每次选择一个样本做验证集，其他数据集做训练集

4. 自助法通过有放回的抽样产生训练集、验证集

5. 通过accuracy_score方法 或者分类模型对象的score方法可以计算分类模型的预测准确率用于模型评估