交叉验证 sklearn 图像分类 - Python

在机器学习中，常常需要使用交叉验证来评估分类器的性能。在这个例子中，我们将会使用Scikit-Learn来进行图像分类，并使用交叉验证来评估分类器的性能。

准备数据

我们将使用MNIST数据集来进行图像分类。首先，我们需要加载数据集，并将数据集划分为训练集和测试集。

from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集，将数据从字符串转换为数值型
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X = mnist.data.astype('float32')
y = mnist.target.astype('int32')

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

训练模型

我们将使用支持向量机（SVM）来进行图像分类。首先，我们需要对模型进行训练。

from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC

# 创建包含SVM的管道
clf = make_pipeline(StandardScaler(), SVC(gamma='auto'))

# 使用训练集对模型进行训练
clf.fit(X_train, y_train)

交叉验证

交叉验证是一种评估机器学习模型性能的方法。在交叉验证中，我们将数据集划分为k个子集，然后进行k次训练和测试，每次使用不同的子集作为测试集，其余子集作为训练集。这种方法可以有效地利用数据集来评估模型的性能，因为每个样本都会在某个时候作为测试集出现。然后，我们可以对每次测试的结果进行平均，得到模型的平均性能。

在Scikit-Learn中，我们可以使用cross_val_score函数来进行交叉验证。该函数将数据集划分为k个子集，并进行k次测试，然后返回一个包含k个分数的数组，每个分数表示该次测试的性能评估结果。

from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 进行10折交叉验证
scores = cross_val_score(clf, X_train, y_train, cv=10)

# 输出交叉验证的平均分数
print('Cross-validation accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)' % (scores.mean(), scores.std() * 2))

评估模型

最后，我们将使用测试集来评估模型的性能。

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出模型的准确度
print('Accuracy: %0.2f' % accuracy_score(y_test, y_pred))

结论

在这个例子中，我们使用交叉验证来评估SVM在MNIST数据集上的性能。我们还使用测试集来评估模型的性能，并输出了模型的准确度。通过交叉验证，我们能够更全面地评估模型在数据集上的性能，并找到最佳的超参数组合，以提高模型的性能。