博客

详解 Scikit-learn 的 model_selection.cross_val_predict函数：进行交叉验证预测

  • Post category:Python

Scikit-learn（简称 sklearn）是一个开源机器学习库，其中的 cross_val_predict 函数是一个交叉验证函数，可以用于评估模型预测准确性，本文将详细介绍该函数的作用、使用方法以及示例。

1. 函数作用

sklearn.model_selection.cross_val_predict 函数的主要作用是进行交叉验证，它接受以下参数：

  • estimator：拟合数据的分类器或回归器。
  • X：特征数据。
  • y：目标变量数据。
  • cv：用于拆分数据的交叉验证生成器。
  • Method：指定所使用的预测方法，默认为 “predict” 。

其中，cv参数一般使用 K-Fold 或 StratifiedKFold 进行设置，Method 参数可以设置为 “predict”（分类器的预测函数） 或 “predict_proba”（分类器输出类概率）。

2. 函数使用方法

首先需要导入必要的 sklearn 模块：

from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np

接着，我们使用一个简单的分类数据集进行演示：

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

定义一个逻辑回归分类器：

clf = LogisticRegression()

使用 cross_val_predict 进行交叉验证：

y_pred = cross_val_predict(clf, X, y, cv=10)

最后，我们可以计算得分并输出结果：

print("Accuracy:",np.mean(y == y_pred))

3. 实例演示

实例1：使用 cross_val_predict 进行 K-Fold 交叉验证

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 创建逻辑回归模型
clf = LogisticRegression()

# 进行 5-Fold 交叉验证
y_pred = cross_val_predict(clf, X, y, cv=5)

# 计算模型得分
from sklearn.metrics import accuracy_score
print("Accuracy:",accuracy_score(y, y_pred))

实例2：使用 cross_val_predict 进行 StratifiedKFold 交叉验证

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 生成分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=10, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型
clf = LogisticRegression()

# 进行 StratifiedKFold 交叉验证
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
cv = StratifiedKFold(n_splits=10)
y_pred = cross_val_predict(clf, X, y, cv=cv)

# 计算模型得分
from sklearn.metrics import accuracy_score
print("Accuracy:",accuracy_score(y, y_pred))

以上两个实例分别演示了如何使用 K-Fold 和 StratifiedKFold 进行交叉验证，并计算模型得分。

4. 总结

本文介绍了 sklearn.model_selection.cross_val_predict 函数的作用、使用方法，以及提供了两个实例说明，让读者在实际应用过程中掌握该函数的使用技巧以及理解交叉验证的概念。

Tags: