sklearn分层交叉验证

分层交叉验证（Stratified Cross-Validation）是一种在机器学习中常用的评估模型性能并选择超参数的方法，特别适合于类别不平衡的数据集。它保持了训练数据集中各类别的比例，在每次划分训练集和验证集时，都会尽量保证每个部分的类别分布接近整个数据集的比例。sklearn库中的`StratifiedKFold`函数就是用于实现分层K折交叉验证的工具。

该函数将数据集分成大小相等的k个互斥的子集，其中k-1个子集作为训练集，剩下的一个子集作为验证集。这个过程会循环k次，每次轮换选取一个子集作为验证集，其余作为训练集。通过这种方式，可以更准确地估计模型在未见过的数据上的性能，并防止因类别分布失衡而导致的结果偏差。

在使用时，一般需要配合一个计分函数（比如accuracy_score、roc_auc_score等），计算模型在每次验证后的平均性能。常见的应用包括评估分类器、调整决策树的深度、正则化参数等。

相关问题

python分层k折交叉验证

在Python中，分层K折交叉验证（Stratified K-Fold Cross Validation）是一种评估机器学习模型性能的技术，特别适用于类别不平衡的数据集。它将数据集分成K个相等大小的部分，每次选择其中一个作为测试集，剩下的K-1个部分作为训练集。这个过程会重复K次，每一次都轮到不同的部分作为测试集。

"分层"意味着每个划分（fold）保持原始数据集中各类别的比例不变，保证了模型在验证阶段也能看到类似训练集的类别分布。这有助于更准确地估计模型在实际应用中的性能，避免模型偏向于占多数的类别。

以下是使用scikit-learn库进行分层K折交叉验证的基本步骤：

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 假设X是特征数组，y是标签数组
model = LogisticRegression()
kfold = StratifiedKFold(n_splits=5) # 5折交叉验证

for train_index, test_index in kfold.split(X, y):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

    model.fit(X_train, y_train)
    accuracy = model.score(X_test, y_test)

# 最终得到的是K次验证的平均精度或其他评估指标