蒙特卡洛交叉验证去除异常样本代码

蒙特卡洛交叉验证（Monte Carlo Cross Validation，简称MCCV）通过随机选择样本数据集的子集来进行交叉验证，从而减少异常样本的影响。以下是使用Python实现MCCV去除异常样本的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit

def mccv(X, y, estimator, n_splits=10, test_size=0.1, random_state=None):
    # 进行MCCV
    cv = ShuffleSplit(n_splits=n_splits, test_size=test_size, random_state=random_state)
    scores = []
    for train_index, test_index in cv.split(X):
        estimator.fit(X[train_index], y[train_index])
        score = estimator.score(X[test_index], y[test_index])
        scores.append(score)
    
    # 计算得分的均值和标准差
    mean_score = np.mean(scores)
    std_score = np.std(scores)
    
    # 计算异常值的上下限
    upper_limit = mean_score + 2 * std_score
    lower_limit = mean_score - 2 * std_score
    
    # 找到异常样本的索引
    outlier_index = np.where((scores > upper_limit) | (scores < lower_limit))[0]
    
    # 去除异常样本
    X_clean = np.delete(X, outlier_index, axis=0)
    y_clean = np.delete(y, outlier_index, axis=0)
    
    return X_clean, y_clean

使用示例：

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

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

# 初始化逻辑回归模型
estimator = LogisticRegression()

# 进行MCCV去除异常样本
X_clean, y_clean = mccv(X, y, estimator)

# 在去除异常样本后的数据集上训练模型
estimator.fit(X_clean, y_clean)

在上述示例中，我们使用鸢尾花数据集进行演示。首先，我们通过调用`mccv`函数进行MCCV，并传入数据集、逻辑回归模型以及其他参数。该函数将返回去除异常样本后的`X_clean`和`y_clean`。然后，我们可以在去除异常样本后的数据集上训练模型。