Python Machine Learning – Cross Validation
Denne artikel vil dykke ned i emnet cross validation i Python til machine learning. Vi vil se nærmere på, hvad cross validation er, hvorfor det er vigtigt, og hvordan det kan implementeres ved hjælp af Python og scikit-learn.
Indledning
Cross validation er en vigtig metode inden for maskinlæring til at evaluere og validere modeller. Det bruges til at måle, hvor godt en model yde i praksis ved at teste den på data, som den ikke tidligere har set. Dette er afgørende for at undgå overfitting og sikre, at modellen har generel præstationsdygtighed.
Hvad er cross validation?
Cross validation er en teknik, hvor datasættet opdeles i flere mindre dele kaldet folds. Modellen trænes på en del af foldsene og testes på den resterende fold. Dette gentages, indtil alle foldsene er blevet brugt som testdatasæt. Ved at sammenligne præstationen af modellen på hver fold, kan man få et estimat af den gennemsnitlige præstation af modellen på nye, ukendte data.
Der er flere forskellige metoder til at udføre cross validation, herunder K-fold cross validation, stratificeret K-fold cross validation og leave-one-out cross validation. I denne artikel vil vi fokusere på K-fold cross validation, da det er en af de mest anvendte metoder. I K-fold cross validation opdeles datasættet i K lige store dele, hvor K-1 folds bruges til træning, og den sidste fold bruges til testning. Dette gentages K gange, hvor hver fold fungerer som testdatasæt en gang. Den samlede præstation af modellen er gennemsnittet af præstationen på alle K folds.
Implementering af cross validation i Python
Python og scikit-learn tilbyder et omfattende sæt værktøjer til implementering af cross validation. Først og fremmest skal scikit-learn-pakken installeres ved hjælp af pip-kommandoen i terminalen:
pip install scikit-learn
Herefter kan vi importere de nødvendige biblioteker og begynde at implementere K-fold cross validation. Lad os se på et eksempel:
from sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn import datasetsfrom sklearn import svm# Indlæs datasættetiris = datasets.load_iris()X = iris.datay = iris.target# Opret en support vector machine (SVM) modelclf = svm.SVC(kernel=linear, C=1, random_state=42)# Udfør K-fold cross validationscores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)
I dette eksempel bruger vi scikit-learns indbyggede iris-dataset som vores datasæt. Vi opretter en support vector machine (SVM) model og udfører K-fold cross validation med en k-værdi på 5. Dette giver os en liste over scorene for hver fold. Vi kan derefter tage gennemsnittet af disse score for at få en overordnet præstation af modellen.
Konklusion
Cross validation er en vigtig teknik inden for machine learning til evaluering af modellers præstation. Ved at implementere K-fold cross validation i Python kan vi få et pålideligt estimat af en models generelle præstation og undgå overfitting. Scikit-learn-pakken gør det nemt at implementere cross validation og få værdifulde indsigter omkring en models ydeevne.
Husk at eksperimentere med forskellige modeller, hyperparametre og evalueringsscorermere for at opnå de bedste resultater.
Ofte stillede spørgsmål
Hvad er krydsvalidering inden for maskinlæring?
Krydsvalidering er en teknik inden for maskinlæring, der bruges til at vurdere, hvor godt en model er til at generalisere til ukendte data. Den indebærer at opdele datasættet i trænings- og valideringssæt, hvor træningssættet bruges til at bygge modellen, og valideringssættet bruges til at evaluere dens ydeevne. Dette hjælper med at estimere modellens præstation på ukendte data og kan bidrage til at forebygge overpasning eller underpasning af modellen.
Hvordan udføres krydsvalidering i Python?
Krydsvalidering kan udføres i Python ved hjælp af forskellige biblioteker som sklearn (scikit-learn). Sklearn har en krydsvalideringsmodul, der giver funktioner til at opdele datasæt og beregne krydsvalideringsscores. Ved at bruge cross_val_score -funktionen kan du angive din model, datasæt og antallet af krydsfolds, og det returnerer krydsvalideringsscoren for hver fold.
Hvad er fordelene ved krydsvalidering i maskinlæring?
Krydsvalidering har flere fordele i maskinlæring. Først og fremmest giver det en mere pålidelig vurdering af en models ydeevne ved at teste den på flere forskellige valideringssæt. Dette hjælper med at undgå tilfældige effekter og sikre, at modellen generaliserer godt til ukendte data. Derudover kan krydsvalidering hjælpe med at identificere overpasning eller underpasning af en model ved at vurdere dens præstation på trænings- og valideringssæt. Endelig kan krydsvalideringsresultater bruges til at sammenligne og vælge mellem forskellige modeller eller parametreindstillinger.
Hvordan kan man implementere krydsvalidering i maskinlæring i Python?
I Python kan krydsvalidering implementeres ved hjælp af biblioteker som sklearn. Først skal du importere de nødvendige moduler fra sklearn, f.eks. cross_val_score fra model_selection. Derefter skal du definere din model og dit datasæt. Du kan derefter bruge cross_val_score -funktionen til at udføre krydsvalidering ved at angive din model, datasæt og antallet af krydsfolds. Resultatet vil være en liste over krydsvalideringsscores for hver fold.
Hvad er K-fold krydsvalidering i Python maskinlæring?
K-fold krydsvalidering er en form for krydsvalidering, hvor datasættet opdeles i K lige store dele eller folds. K-1 af disse folds bruges som træningssæt, mens den sidste fold bruges som valideringssæt. Processen gentages K gange, hvor hver fold fungerer som valideringssæt én gang. Dette giver en mere robust evaluering af modellens ydeevne på grund af brugen af flere forskellige valideringssæt.
Hvordan kan man implementere K-fold krydsvalidering i Python?
For at implementere K-fold krydsvalidering i Python skal du først sørge for at importere de nødvendige moduler fra sklearn. Derefter skal du definere din model og dit datasæt. Du kan bruge KFold -funktionen til at oprette en instans af K-fold krydsvalidering ved at angive antallet af krydsfolds. Derefter kan du bruge en løkke til at udføre K-fold krydsvalidering, hvor du træner og evaluerer din model på hver fold ved at opdele dit datasæt i trænings- og valideringssæt baseret på foldene.
Hvordan beregnes krydsvalideringsscoren i Python?
Krydsvalideringsscoren kan beregnes i Python ved hjælp af cross_val_score -funktionen fra sklearn. Du skal angive din model, datasæt og antallet af krydsfolds som parametre. cross_val_score -funktionen udfører krydsvalidering og returnerer en liste over krydsvalideringsscoren for hver fold. Du kan også bruge forskellige scoringmålinger som parameter for at specificere, hvordan du vil evaluere din model, f.eks. accuracy for nøjagtighed eller mean_squared_error for kvadratisk afvigelse.
Hvad er forskellen mellem krydsvalideringsscore og scoren fra en enkelt opdeling af datasættet i trænings- og valideringssæt?
Forskellen mellem krydsvalideringsscoren og scoren fra en enkelt opdeling af datasættet ligger i den måde, de beregnes på. Krydsvalideringsscoren er et gennemsnit af scoren for hver fold i krydsvalideringen, hvor hver fold fungerer som både trænings- og valideringssæt. Dette giver en mere pålidelig vurdering af modellens præstation på grund af brugen af flere valideringssæt. På den anden side beregnes scoren fra en enkelt opdeling ved kun at bruge én trænings- og valideringsopdeling af datasættet. Denne score kan være mere tilbøjelig til tilfældige variationer og er mindre pålidelig end krydsvalideringsscoren.
Hvordan kan man bruge krydsvalideringsscoren til at sammenligne forskellige modeller i Python?
Krydsvalideringsscoren kan bruges til at sammenligne forskellige modeller i Python ved at udføre krydsvalidering på hver model og sammenligne deres krydsvalideringsscores. En højere krydsvalideringsscore indikerer, at modellen har bedre præstation på tværs af flere valideringssæt. Du kan også bruge gennemsnittet og standardafvigelsen af krydsvalideringsscoresne for at få en bedre idé om, hvor stabile modellerne er. Ved at sammenligne krydsvalideringsscoresne kan du træffe en informeret beslutning om, hvilken model der bedst løser din specifikke maskinlæringsopgave.
Hvad er en advarselstilstand i forbindelse med krydsvalidering i Python maskinlæring?
Advarselstilstand er en situation, hvor krydsvalidering i Python maskinlæring ikke fungerer optimalt eller kan give unøjagtige resultater. Dette kan f.eks. ske, når datasættet er for lille til at opdeles i tilstrækkeligt mange folds eller når der er en ubalance i datasættet, f.eks. når en klasse er underrepræsenteret. Advarselstilstanden kan også opstå ved forkert brug af krydsvalideringsfunktioner eller ved unøjagtig beregning af krydsvalideringsscores. Det er vigtigt at være opmærksom på advarselstilstanden og tage de nødvendige forholdsregler for at sikre, at krydsvalideringsresultaterne er pålidelige og repræsentative for modellens ydeevne.
Andre populære artikler: MySQL SYSDATE() Funktion • HTML ISO-sprogkode-reference • MySQL EXISTS-operator: En dybdegående guide • Data Science Linear Regression P-Value • MySQL NULL-værdier – IS NULL og IS NOT NULL • jQuery width() Metode • jQuery parent() Metoden for at hente det overordnede element • Python statistics.mean() metoden • Bootstrap CSS Hjælpeklasser Referencer • Matplotlib Tutorial • Java char Keyword • Python math.prod() Metoden • ADO CreateParameter Method • Vue CSS Binding • jQuery Effect fadeOut() Metode • Python math Modul • Fullscreen API requestFullscreen() Metode • Pandas Read JSON – Håndtering og behandling af JSON-data med Pandas • HTML Title-attribut • Python Slice Strings