bootstrap交叉验证
时间: 2024-12-27 15:27:53 浏览: 5
### 如何在 Bootstrap 中实现交叉验证
#### 实现思路
自助法(Bootstrap)是一种统计方法,用于估计样本分布的属性。当与交叉验证结合时,可以更稳健地评估机器学习模型的表现。具体来说,在每次迭代中,从原始数据集中随机抽取一定比例的数据形成训练集,剩余未被抽中的数据则构成测试集。
#### 示例代码解释
下面是一个简单的Python示例,展示了如何利用`scikit-learn`库中的工具来执行基于Bootstrap采样的交叉验证过程:
```python
from sklearn.utils import resample
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error
def bootstrap_cross_validation(X, y, n_iterations=1000, test_size=0.2):
"""
使用Bootstrap方法进行交叉验证
参数:
X (array-like): 特征矩阵.
y (array-like): 目标向量.
n_iterations (int): 迭代次数,默认为1000次.
test_size (float): 测试集占总样本的比例,默认为20%.
返回:
scores (list of float): 每轮迭代后的均方误差列表.
"""
scores = []
for _ in range(n_iterations):
# 重置索引以便于后续操作
data = np.column_stack((X, y))
# 执行Bootstrap抽样得到训练集和相应的标签
train_data = resample(data, replace=True, n_samples=int(len(data)*(1-test_size)), random_state=None)
X_train = train_data[:, :-1]
y_train = train_data[:, -1]
# 构建并拟合线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 计算测试集上的表现;注意这里使用的是不在训练集中出现过的样本作为测试集
mask = ~np.isin(data.view('f8,'*data.shape[1]), train_data).all(axis=1)
X_test = data[mask][:, :-1]
y_test = data[mask][:, -1]
score = mean_squared_error(y_test, model.predict(X_test))
scores.append(score)
return scores
```
此函数接受特征矩阵 `X` 和目标变量 `y` 作为输入,并返回一系列由不同bootstrap样本计算得出的均方误差得分。通过调整参数 `n_iterations` 可以控制重复实验的数量,而 `test_size` 则决定了每一轮用来做测试的部分大小[^1]。
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