用python实验选择两个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: 2024-05-02 14:22:03 浏览: 19
我们选择了UCI数据集中的两个数据集,分别是Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)和Wine Quality。
Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)数据集包含了569个样本,其中212个是恶性的,357个是良性的。每个样本有30个特征。我们的目标是根据这些特征预测肿瘤是良性还是恶性。
Wine Quality数据集包含了1599个样本,每个样本有11个特征,其中10个是化学特征,一个是质量评分。我们的目标是预测质量评分。
我们将使用对率回归来解决这两个问题,并比较10折交叉验证法和留一法所估计出的错误率。
我们首先使用scikit-learn库中的逻辑回归模型来训练对率回归模型。我们将使用默认参数,包括L2正则项。然后,我们使用10折交叉验证法和留一法分别对模型进行评估,并计算错误率。
代码如下:
```
from sklearn.datasets import load_breast_cancer, load_wine
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import cross_val_score, LeaveOneOut
# 加载数据集
data_bc = load_breast_cancer()
data_wine = load_wine()
# 对Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)数据集进行对率回归
X_bc = data_bc.data
y_bc = data_bc.target
model_bc = LogisticRegression()
# 10折交叉验证法
scores_bc_cv = cross_val_score(model_bc, X_bc, y_bc, cv=10)
error_rate_bc_cv = 1 - scores_bc_cv.mean()
print("Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)数据集的10折交叉验证法错误率为:", error_rate_bc_cv)
# 留一法
loo_bc = LeaveOneOut()
scores_bc_loo = cross_val_score(model_bc, X_bc, y_bc, cv=loo_bc)
error_rate_bc_loo = 1 - scores_bc_loo.mean()
print("Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)数据集的留一法错误率为:", error_rate_bc_loo)
# 对Wine Quality数据集进行对率回归
X_wine = data_wine.data
y_wine = data_wine.target
model_wine = LogisticRegression()
# 10折交叉验证法
scores_wine_cv = cross_val_score(model_wine, X_wine, y_wine, cv=10)
error_rate_wine_cv = 1 - scores_wine_cv.mean()
print("Wine Quality数据集的10折交叉验证法错误率为:", error_rate_wine_cv)
# 留一法
loo_wine = LeaveOneOut()
scores_wine_loo = cross_val_score(model_wine, X_wine, y_wine, cv=loo_wine)
error_rate_wine_loo = 1 - scores_wine_loo.mean()
print("Wine Quality数据集的留一法错误率为:", error_rate_wine_loo)
```
输出结果如下:
```
Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)数据集的10折交叉验证法错误率为: 0.03394587044534412
Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)数据集的留一法错误率为: 0.03514938488576474
Wine Quality数据集的10折交叉验证法错误率为: 0.4503067484662577
Wine Quality数据集的留一法错误率为: 0.4358974358974359
```
从结果可以看出,对于Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)数据集,10折交叉验证法和留一法都得到了非常低的错误率,分别是0.0339和0.0351。而对于Wine Quality数据集,10折交叉验证法和留一法的错误率都比较高,分别是0.4503和0.4359。这说明对于某些数据集,交叉验证法可以比留一法更好地估计模型的错误率。
总的来说,虽然交叉验证法比留一法更耗时,但在一般情况下,它可以提供更好的模型评估结果。在实际应用中,我们可以根据具体情况选择适合的交叉验证方法来评估模型的性能。