如何在 scikit-learn 中计算正确的交叉验证分数？答案

【问题标题】：How to compute correclty cross validation scores in scikit-learn?如何在 scikit-learn 中计算正确的交叉验证分数？
【发布时间】：2016-12-07 07:21:01
【问题描述】：

我正在做一个分类任务。不过，我得到的结果略有不同：

#First Approach
kf = KFold(n=len(y), n_folds=10, shuffle=True, random_state=False)
pipe= make_pipeline(SVC())
for train_index, test_index in kf:
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

print ('Precision',np.mean(cross_val_score(pipe, X_train, y_train, scoring='precision')))



#Second Approach
clf.fit(X_train,y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
print ('Precision:', precision_score(y_test, y_pred,average='binary'))

#Third approach
pipe= make_pipeline(SCV())
print('Precision',np.mean(cross_val_score(pipe, X, y, cv=kf, scoring='precision')))

#Fourth approach

pipe= make_pipeline(SVC())
print('Precision',np.mean(cross_val_score(pipe, X_train, y_train, cv=kf, scoring='precision')))

输出：

Precision: 0.780422106837
Precision: 0.782051282051
Precision: 0.801544091998

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/sklearn/cross_validation.py in cross_val_score(estimator, X, y, scoring, cv, n_jobs, verbose, fit_params, pre_dispatch)
   1431                                               train, test, verbose, None,
   1432                                               fit_params)
-> 1433                       for train, test in cv)
   1434     return np.array(scores)[:, 0]
   1435 

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/sklearn/externals/joblib/parallel.py in __call__(self, iterable)
    798             # was dispatched. In particular this covers the edge
    799             # case of Parallel used with an exhausted iterator.
--> 800             while self.dispatch_one_batch(iterator):
    801                 self._iterating = True
    802             else:

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/sklearn/externals/joblib/parallel.py in dispatch_one_batch(self, iterator)
    656                 return False
    657             else:
--> 658                 self._dispatch(tasks)
    659                 return True
    660 

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/sklearn/externals/joblib/parallel.py in _dispatch(self, batch)
    564 
    565         if self._pool is None:
--> 566             job = ImmediateComputeBatch(batch)
    567             self._jobs.append(job)
    568             self.n_dispatched_batches += 1

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/sklearn/externals/joblib/parallel.py in __init__(self, batch)
    178         # Don't delay the application, to avoid keeping the input
    179         # arguments in memory
--> 180         self.results = batch()
    181 
    182     def get(self):

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/sklearn/externals/joblib/parallel.py in __call__(self)
     70 
     71     def __call__(self):
---> 72         return [func(*args, **kwargs) for func, args, kwargs in self.items]
     73 
     74     def __len__(self):

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/sklearn/externals/joblib/parallel.py in <listcomp>(.0)
     70 
     71     def __call__(self):
---> 72         return [func(*args, **kwargs) for func, args, kwargs in self.items]
     73 
     74     def __len__(self):

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/sklearn/cross_validation.py in _fit_and_score(estimator, X, y, scorer, train, test, verbose, parameters, fit_params, return_train_score, return_parameters, error_score)
   1522     start_time = time.time()
   1523 
-> 1524     X_train, y_train = _safe_split(estimator, X, y, train)
   1525     X_test, y_test = _safe_split(estimator, X, y, test, train)
   1526 

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/sklearn/cross_validation.py in _safe_split(estimator, X, y, indices, train_indices)
   1589                 X_subset = X[np.ix_(indices, train_indices)]
   1590         else:
-> 1591             X_subset = safe_indexing(X, indices)
   1592 
   1593     if y is not None:

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/sklearn/utils/__init__.py in safe_indexing(X, indices)
    161                                    indices.dtype.kind == 'i'):
    162             # This is often substantially faster than X[indices]
--> 163             return X.take(indices, axis=0)
    164         else:
    165             return X[indices]

IndexError: index 900 is out of bounds for size 900

所以，我的问题是上述哪种方法是计算cross validated metrics 的正确方法？我认为我的分数被污染了，因为我对何时执行交叉验证感到困惑。因此，您知道如何正确执行交叉验证分数吗？

更新

在训练步骤中进行评估？

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state = False)
clf = make_pipeline(SVC())
# However, fot clf, you can use whatever estimator you like
kf = StratifiedKFold(y = y_train, n_folds=10, shuffle=True, random_state=False)
scores = cross_val_score(clf, X_train, y_train, cv = kf, scoring='precision')
print('Mean score : ', np.mean(scores))
print('Score variance : ', np.var(scores))

【问题讨论】：

标签： python python-3.x machine-learning scikit-learn

【解决方案1】：

对于任何分类任务，使用 StratifiedKFold 交叉验证拆分总是好的。在分层 KFold 中，对于分类问题，您从每个类别中获得相同数量的样本。

那么这取决于您的分类问题类型。看到准确率和召回率总是好的。在偏斜二进制分类的情况下，人们倾向于使用 ROC AUC 分数：

from sklearn import metrics
metrics.roc_auc_score(ytest, ypred)

让我们看看你的解决方案：

import numpy as np
from sklearn.cross_validation import cross_val_score
from sklearn.metrics import precision_score
from sklearn.cross_validation import KFold
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.svm import SVC

np.random.seed(1337)

X = np.random.rand(1000,5)

y = np.random.randint(0,2,1000)

kf = KFold(n=len(y), n_folds=10, shuffle=True, random_state=42)
pipe= make_pipeline(SVC(random_state=42))
for train_index, test_index in kf:
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

print ('Precision',np.mean(cross_val_score(pipe, X_train, y_train, scoring='precision')))
# Here you are evaluating precision score on X_train.

#Second Approach
clf = SVC(random_state=42)
clf.fit(X_train,y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
print ('Precision:', precision_score(y_test, y_pred, average='binary'))

# here you are evaluating precision score on X_test

#Third approach
pipe= make_pipeline(SVC())
print('Precision',np.mean(cross_val_score(pipe, X, y, cv=kf, scoring='precision')))

# Here you are splitting the data again and evaluating mean on each fold

因此，结果不同

【讨论】：

感谢您的帮助，关于cross_val_score，您知道为什么我会得到不同的结果吗？计算它们的正确方法是什么？。
这可能是由于随机种子。您是否尝试设置 random_state 参数，看看会发生什么？
是的，我的随机我什至在开始之前就做了以下事情：np.random.seed(1337)
与种子无关。这是因为每种方法都在做不同的事情 :) 但是，如果未指定种子，您最终会在每次交叉验证时得到某种微小的差异结果，并且（非常）会导致平均值略有不同交叉验证。如果它是同一个种子，那么每次运行实验时都会得到完全相同的结果——出于过度拟合的原因，我不建议这样做。
谢谢，两个答案都很好，虽然我都想接受，但我会接受得票多的那个。

【解决方案2】：

首先，正如documentation 中的解释和一些examples 中所示，scikit-learn 交叉验证cross_val_score 执行以下操作：

将您的数据集 X 拆分为 N 个折叠（根据参数 cv）。它会相应地拆分标签y。
使用估计器（参数estimator）在前 N-1 次折叠上对其进行训练。
使用估计器预测最后折叠的标签。
通过比较预测值和真实值返回分数（参数scoring）
通过更改测试折叠重复步骤 2 到步骤 4。因此，您最终会得到一个包含 N 个分数的数组。

让我们来看看你的每一种方法。

第一种方法：

你为什么要在 cross_validation 之前拆分训练集，因为 scikit-learn 函数会为你做这件事？因此，您可以在较少的数据上训练您的模型，并以价值验证分数结束

第二种方法：

在这里，您在数据上使用了除 cross_validation_sore 之外的其他指标。因此，您无法将其与其他验证分数进行比较——因为它们是两个不同的东西。一个是典型的错误百分比，而precision 是用于校准二元分类器（真或假）的指标。虽然这是一个很好的指标（您可以检查 ROC 曲线，以及精度和召回指标），但只能比较这些指标。

第三种方法：

这个比较自然。这个分数是 good 的（我的意思是如果你想将它与其他分类器/估计器进行比较）。但是，我会警告您不要直接取平均值。因为您可以比较两件事：均值和方差。数组的每个分数都彼此不同，您可能想知道与其他估计器相比多少（您肯定希望方差尽可能小）

第四种方法：

Kfold 似乎有问题，与cross_val_score 无关

最后：

仅使用第二种或第三种方法来比较估算器。但他们绝对不会估计同一件事 - 精度与错误率。

clf = make_pipeline(SVC())
# However, fot clf, you can use whatever estimator you like
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv = 10, scoring='precision')
print('Mean score : ', np.mean(scores))
print('Score variance : ', np.var(scores))

通过将 clf 更改为另一个估算器（或将其集成到一个循环中），您将能够为每个估算器获得一个分数并进行比较

【讨论】：

感谢您的帮助，关于第三种方法我不明白为什么我不能这样做：cross_val_score(pipe, X_train, y_train, cv=kf, scoring='precision')，我得到以下异常：IndexError: index 900 is out of bounds for size 900，为什么会这样？
kf 是全集，即 len(y)，而你正在使用 X_train, y_train 。
是的，绝对是 :) 我认为您要做的是cv = 10（而不是cv = kf）。
文档声明For integer/None inputs, if y is binary or multiclass, StratifiedKFold used。所以默认情况下，如果cv = 10 并且您的数据代表类，则默认使用 StratifiedKFold。我没有得到I would like to evaluate in the testing step - 测试步骤集成在cross_val_score 中，但如果您只想进行一次拆分，请使用train_test_split，这可能不是交叉验证的好习惯
您为什么要这样做？我认为cross_val_score 非常适合您尝试做的事情，以防您想比较估算器的性能。