大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
KFold模块
from sklearn.model_selection import KFold
为什么要使用交叉验证？交叉验证的介绍
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。 交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。
那么什么时候才需要交叉验证呢？交叉验证用在数据不是很充足的时候。它的基本想法就是重复地使用数据：把给定的数据进行切分，将切分的数据集组合为训练集和测试集，在此基础上反复地进行训练、测试以及模型选择。 比如在我日常项目里面，对于普通适中问题，如果数据样本量小于一万条，我们就会采用交叉验证来训练优化选择模型。如果样本大于一万条的话，我们一般随机的把数据分成三份，一份为训练集(Training Set)，一份为验证集(Validation Set)，最后一份为测试集(Test Set)。用训练集来训练模型，用验证集来评估模型预测的好坏和选择模型及其对应的参数。把最终得到的模型再用于测试集，最终决定使用哪个模型以及对应参数。
交叉验证的目的是为了能有效地估计模型的泛化能力 (测试误差)，从而进行模型选择。 评估模型，然后通过的出来的准确率，我们再进行模型选择。
K折交叉验证原理
这便是交叉验证的过程:
1、首先随机地将数据集切分为 k 个互不相交的大小相同的子集；
2、然后将 k-1 个子集当成训练集训练模型，剩下的 (held out) 一个子集当测试集测试模型；
3、将上一步对可能的 k 种选择重复进行 (每次挑一个不同的子集做测试集)；
4、在每个训练集上训练后得到一个模型,用这个模型在相应的测试集上测试，计算并保存模型的评估指标，
5、这样就训练了 k 个模型，每个模型都在相应的测试集上计算测试误差，得到了 k 个测试误差。
对这 k 次的测试误差取平均便得到一个交叉验证误差,并作为当前 k 折交叉验证下模型的性能指标。
在模型选择时，假设模型有许多可以调整的参数可供调参，一组可以调整的参数便确定一个模型，计算其交叉验证误差，最后选择使得交叉验证误差最小的那一组的调整参数。这便是模型选择过程。
简而言之，就是我们通过交叉验证验证不同的模型，或者不同的参数组合，最终我们选择准确度高的作为我们的模型。
k 一般大于等于2，实际操作时一般从3开始取，只有在原始数据集样本数量小的时候才会尝试取2。
k折交叉验证可以有效的避免过拟合以及欠拟合状态的发生，最后得到的结果也比较具有说服性。
k折交叉验证最大的优点：
所有数据都会参与到训练和预测中，有效避免过拟合，充分体现了交叉的思想
交叉验证可能存在 bias 或者 variance。如果我们提高切分的数量 k，variance 会上升但 bias 可能会下降。相反得，如果降低 k，bias 可能会上升但 variance 会下降。bias-variance tradeoff 是一个有趣的问题，我们希望模型的 bias 和 variance 都很低，但有时候做不到，只好权衡利弊，选取他们二者的平衡点。
通常使用10折交叉验证，当然这也取决于训练数据的样本数量。
当我们的数据集小时，我们的数据无法满足模型的复杂度就会过拟合，使用交叉验证我们可以重复地使用数据：把给定的数据进行切分，将切分的数据集组合为训练集和测试集，在此基础上反复地进行训练、测试以及模型选择。相当于我们增加了我们的数据量(防止过拟合)。最后得到我们模型的准确率(性能)。
pipeline的流程案例-代码解释：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.pipeline import Pipeline
pipe_lr = Pipeline([(‘sc’, StandardScaler()),
(‘pca’, PCA(n_components=2)),
(‘clf’, LogisticRegression(random_state=1))
])
pipe_lr.fit(X_train, y_train)
print(‘Test accuracy: %.3f’ % pipe_lr.score(X_test, y_test))
Pipeline执行流程的分析
pipeline 的中间过程由scikit-learn相适配的转换器(transformer)构成，最后一步是一个estimator。
比如上述的代码，StandardScaler和PCA transformer 构成intermediate steps，LogisticRegression 作为最终的estimator。
当我们执行 pipe_lr.fit(X_train, y_train)时，首先由StandardScaler在训练集上执行 fit和transform方法，transformed后的数据又被传递给Pipeline对象的下一步，也即PCA()。和StandardScaler一样，PCA也是执行fit和transform方法，最终将转换后的数据传递给 LosigsticRegression。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 创建随机森林模型
rf=RandomForestClassifier()
# 加载数据
data=load_iris()
# 定义参数调优的范围,randomforestclassifier__n_estimators __前面定义的是名字，后面定义的内容是参数
parameters={“randomforestclassifier__n_estimators”:range(1,11),
“randomforestclassifier__max_depth”:range(1,5)}
# 定义pipeline 流水线
pipeline=Pipeline([
(‘scaler’,StandardScaler()),
(‘randomforestclassifier’,rf)
])
# 使用GridSearchCV 进行参数调优
clf=GridSearchCV(estimator=pipeline,param_grid=parameters,cv=6)
# 进行数据集分类
clf.fit(data.data,data.target)
# 打印最优分数 给出不同参数情况下的评价结果
print(“最优分数：%.4lf”%clf.best_score_)
# 打印最优参数 描述了已取得最佳结果的参数的组合
print(“最优参数：%s”%clf.best_params_)
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