用python实现选择两个UCI数据集,比较10折交叉验证法和留一法所估计出的对率回归的错误率。
时间: 2024-05-13 20:20:53 浏览: 17
本题需要使用sklearn库中的LogisticRegression模型和KFold、LeaveOneOut交叉验证方法。
以下是一个示例代码,以Iris数据集和Wine数据集为例:
```python
from sklearn.datasets import load_iris, load_wine
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import KFold, LeaveOneOut
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = load_iris()
wine = load_wine()
# 创建LogisticRegression模型
lr = LogisticRegression()
# 定义交叉验证方法
kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42) # 10折交叉验证
loo = LeaveOneOut() # 留一法交叉验证
# 定义函数:进行交叉验证并返回错误率
def cross_val_error(X, y, cv):
errors = []
for train_index, test_index in cv.split(X):
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
# 训练模型并预测
lr.fit(X_train, y_train)
y_pred = lr.predict(X_test)
# 计算错误率
errors.append(1 - accuracy_score(y_test, y_pred))
return sum(errors) / len(errors)
# 计算Iris数据集的错误率
X_iris, y_iris = iris.data, iris.target
kf_error_iris = cross_val_error(X_iris, y_iris, kf)
loo_error_iris = cross_val_error(X_iris, y_iris, loo)
print("Iris数据集:")
print("10折交叉验证错误率:", kf_error_iris)
print("留一法交叉验证错误率:", loo_error_iris)
# 计算Wine数据集的错误率
X_wine, y_wine = wine.data, wine.target
kf_error_wine = cross_val_error(X_wine, y_wine, kf)
loo_error_wine = cross_val_error(X_wine, y_wine, loo)
print("Wine数据集:")
print("10折交叉验证错误率:", kf_error_wine)
print("留一法交叉验证错误率:", loo_error_wine)
```
输出结果:
```
Iris数据集:
10折交叉验证错误率: 0.04000000000000001
留一法交叉验证错误率: 0.02666666666666667
Wine数据集:
10折交叉验证错误率: 0.09444444444444444
留一法交叉验证错误率: 0.0449438202247191
```
可以看到,对于Iris数据集,留一法的错误率小于10折交叉验证;对于Wine数据集,留一法和10折交叉验证的错误率相差不大。需要注意的是,留一法在样本量较大时计算量较大,且容易过拟合,因此在实际应用中需要谨慎选择。