这篇文章主要介绍了Python实现K折交叉验证法的方法步骤，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
学习器在测试集上的误差我们通常称作“泛化误差”。要想得到“
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泛化误差”首先得将数据集划分为训练集和测试集。那么怎么划分呢？常用的方法有两种，k折交叉验证法和自助法。介绍这两种方法的资料有很多。下面是k折交叉验证法的python实现。
##一个简单的2折交叉验证 from sklearn.model_selection import KFold import numpy as np X=np.array([[1,2],[3,4],[1,3],[3,5]]) Y=np.array([1,2,3,4]) KF=KFold(n_splits=2) #建立4折交叉验证方法 查一下KFold函数的参数 for train_index,test_index in KF.split(X): print("TRAIN:",train_index,"TEST:",test_index) X_train,X_test=X[train_index],X[test_index] Y_train,Y_test=Y[train_index],Y[test_index] print(X_train,X_test) print(Y_train,Y_test) #小结：KFold这个包 划分k折交叉验证的时候，是以TEST集的顺序为主的，举例来说，如果划分4折交叉验证，那么TEST选取的顺序为[0].[1],[2],[3]。 #提升 import numpy as np from sklearn.model_selection import KFold #Sample=np.random.rand(50,15) #建立一个50行12列的随机数组 Sam=np.array(np.random.randn(1000)) #1000个随机数 New_sam=KFold(n_splits=5) for train_index,test_index in New_sam.split(Sam): #对Sam数据建立5折交叉验证的划分 #for test_index,train_index in New_sam.split(Sam): #默认第一个参数是训练集，第二个参数是测试集 #print(train_index,test_index) Sam_train,Sam_test=Sam[train_index],Sam[test_index] print('训练集数量:',Sam_train.shape,'测试集数量:',Sam_test.shape) #结果表明每次划分的数量 #Stratified k-fold 按照百分比划分数据 from sklearn.model_selection import StratifiedKFold import numpy as np m=np.array([[1,2],[3,5],[2,4],[5,7],[3,4],[2,7]]) n=np.array([0,0,0,1,1,1]) skf=StratifiedKFold(n_splits=3) for train_index,test_index in skf.split(m,n): print("train",train_index,"test",test_index) x_train,x_test=m[train_index],m[test_index] #Stratified k-fold 按照百分比划分数据 from sklearn.model_selection import StratifiedKFold import numpy as np y1=np.array(range(10)) y2=np.array(range(20,30)) y3=np.array(np.random.randn(10)) m=np.append(y1,y2) #生成1000个随机数 m1=np.append(m,y3) n=[i//10 for i in range(30)] #生成25个重复数据 skf=StratifiedKFold(n_splits=5) for train_index,test_index in skf.split(m1,n): print("train",train_index,"test",test_index) x_train,x_test=m1[train_index],m1[test_index]
Python中貌似没有自助法（Bootstrap）现成的包，可能是因为自助法原理不难，所以自主实现难度不大。
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