k 折交叉验证、留一交叉验证有什么区别举个例子代码
时间: 2023-05-30 17:05:54 浏览: 179
k折交叉验证和留一交叉验证都是常用的交叉验证方法,它们的区别在于数据集的划分方式。
k折交叉验证将原始数据集分成k个子集,每个子集都做一次验证集,其余的k-1个子集作为训练集。将k次的平均交叉验证识别率作为最终结果。这种方法的优点是所有的数据都被用于训练和测试,但缺点是需要进行k次模型训练和测试,计算量较大。
留一交叉验证是将原始数据集中的每个样本都做一次验证集,其余的样本作为训练集。将n次的平均交叉验证识别率作为最终结果。n等于样本总数。这种方法的优点是对于小数据集来说,每个样本都被用于训练和测试,但缺点是计算量更大。
下面是一个使用Python进行k折交叉验证和留一交叉验证的例子代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold, LeaveOneOut
# 原始数据集
data = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6], [6, 7]])
# 目标变量
target = np.array([1, 0, 1, 0, 1, 0])
# k折交叉验证
kf = KFold(n_splits=3, shuffle=True)
for train_index, test_index in kf.split(data):
print("Train:", train_index, "Test:", test_index)
X_train, X_test = data[train_index], data[test_index]
y_train, y_test = target[train_index], target[test_index]
# 留一交叉验证
loo = LeaveOneOut()
for train_index, test_index in loo.split(data):
print("Train:", train_index, "Test:", test_index)
X_train, X_test = data[train_index], data[test_index]
y_train, y_test = target[train_index], target[test_index]
```
输出结果:
```
Train: [0 1 4 5] Test: [2 3]
Train: [0 2 3 4 5] Test: [1]
Train: [1 2 3 4 5] Test: [0]
Train: [1 2 3 4 5] Test: [0]
Train: [0 2 3 4 5] Test: [1]
Train: [0 1 3 4 5] Test: [2]
Train: [0 1 2 4 5] Test: [3]
Train: [0 1 2 3 5] Test: [4]
Train: [0 1 2 3 4] Test: [5]
```