分层 K 折交叉验证

分层 K 折交叉验证是一种常用于评估机器学习模型性能的方法。它可以有效地利用有限的数据集，并且可以解决在单一验证集中过拟合或欠拟合的问题。

什么是分层 K 折交叉验证？

在分层 K 折交叉验证中，我们将数据集分成 K 个子集，其中每个子集都具有相同的类别比例（即分层）。然后，我们在 K 次迭代中使用不同的子集作为验证集，其余子集作为训练集。例如，当 K=10 时，一个常用的分层 K 折交叉验证算法会将数据集分成 10 个子集，在每次迭代中使用一个子集作为验证集，其余 9 个子集作为训练集。

为什么要使用分层 K 折交叉验证？

使用分层 K 折交叉验证可以解决许多机器学习的难题。在单次验证集中使用数据集会导致模型过拟合或欠拟合。使用分层 K 折交叉验证可以将数据集有效地划分为训练集和验证集，从而减少上述问题的影响。

此外，分层 K 折交叉验证还可以提高性能评估的稳健性。由于每个子集都被用作训练集和验证集，可以确信评估结果的可靠性。

如何在 Python 中实现分层 K 折交叉验证？

在 Python 中，可以使用 StratifiedKFold 类来实现分层 K 折交叉验证。这个类可以在 sklearn.model_selection 模块中找到。

首先，需要在代码中导入必要的库和数据集。例如，在以下代码段中，我们使用了 scikit-learn 库中的 load_iris 函数来加载鸢尾花数据集。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

然后，可以使用 StratifiedKFold 类来执行分层 K 折交叉验证。在以下代码段中，我们使用了 StratifiedKFold 类来拆分数据集，并打印出每个分裂中的训练集和测试集大小。

kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)

for train_idx, test_idx in kfold.split(X, y):
  print("Train:", len(train_idx), "Test:", len(test_idx))

在上述代码中，我们创建了一个 StratifiedKFold 对象，并指定了分层 K 折交叉验证的参数。然后，我们使用 split 方法拆分数据集，并使用 train_idx 和 test_idx 数组获取每个子集的训练集和测试集。最后，我们打印了每个分裂中训练集和测试集的大小。

总结

分层 K 折交叉验证是一种有效地评估机器学习模型性能的方法。使用分层 K 折交叉验证可以避免过拟合或欠拟合等问题，同时可以提高性能评估的稳健性。在 Python 中，可以使用 StratifiedKFold 类来实现分层 K 折交叉验证。