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在调整模型时，我们的目标是提高模型在未见数据上的整体性能。超参数调整可以使测试集上的性能得到显著提高。然而，针对测试集优化参数会导致信息泄露，从而使模型在未见数据上的表现更差。为了纠正这一点，我们可以执行交叉验证。
为了更好地理解交叉验证（CV），我们将在鸢尾花数据集上执行不同的方法。首先，让我们加载并分离数据。
from sklearn import datasets X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)
交叉验证有很多方法，我们将从 k 折交叉验证开始。
用于模型训练的数据被分割成 k 个较小的集合，用于验证模型。然后，模型在 k-1 个训练集上进行训练。剩余的折则用作验证集来评估模型。
由于我们将尝试对鸢尾花的不同物种进行分类，我们需要导入一个分类器模型，在本练习中，我们将使用 DecisionTreeClassifier。我们还需要从 sklearn 导入 CV 模块。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score
加载数据后，我们现在可以创建并拟合一个模型进行评估。
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
现在让我们评估我们的模型，看看它在每个 k 折上的表现如何。
k_folds = KFold(n_splits = 5) scores = cross_val_score(clf, X, y, cv = k_folds)
查看所有折的平均得分也是一个好习惯，以了解 CV 的整体表现。
运行 k 折 CV：
from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score
X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
k_folds = KFold(n_splits = 5)
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv = k_folds)
print("交叉验证得分：", scores)
print("平均 CV 得分：", scores.mean())
print("用于平均的 CV 得分数量：", len(scores))
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在类别不平衡的情况下，我们需要在训练和验证集中考虑这种不平衡。为此，我们可以对目标类别进行分层，这意味着两组都将拥有所有类别的相同比例。
from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, cross_val_score
X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
sk_folds = StratifiedKFold(n_splits = 5)
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv = sk_folds)
print("交叉验证得分：", scores)
print("平均 CV 得分：", scores.mean())
print("用于平均的 CV 得分数量：", len(scores))
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虽然折的数量相同，但在确保分层类别时，平均 CV 得分从基本的 k 折增加。
与 k 折不同，留一法（LeaveOneOut）使用 1 个观测值进行验证，并使用 n-1 个观测值进行训练。这种方法是一种详尽无遗的技术。
运行 LOO CV：
from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import LeaveOneOut, cross_val_score
X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
loo = LeaveOneOut()
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv = loo)
print("交叉验证得分：", scores)
print("平均 CV 得分：", scores.mean())
print("用于平均的 CV 得分数量：", len(scores))
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我们可以观察到，执行的交叉验证得分数量与数据集中的观测值数量相等。在这种情况下，鸢尾花数据集中有 150 个观测值。
平均 CV 得分为 94%。
留 P 法有与留一法的一个细微差别，在于我们可以选择在验证集中使用的 p 的数量。
运行 LPO CV：
from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import LeavePOut, cross_val_score
X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
lpo = LeavePOut(p=2)
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv = lpo)
print("交叉验证得分：", scores)
print("平均 CV 得分：", scores.mean())
print("用于平均的 CV 得分数量：", len(scores))
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正如我们所见，这是一个详尽无遗的方法，即使 p = 2，也计算了比留一法更多的得分，但达到了大致相同的平均 CV 得分。
与 KFold 不同，ShuffleSplit 留出一定百分比的数据，不用于训练或验证集。为此，我们必须决定训练和测试集的大小，以及拆分的数量。
运行随机拆分 CV：
from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit, cross_val_score
X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
ss = ShuffleSplit(train_size=0.6, test_size=0.3, n_splits = 5)
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv = ss)
print("交叉验证得分：", scores)
print("平均 CV 得分：", scores.mean())
print("用于平均的 CV 得分数量：", len(scores))
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这些只是可以应用于模型的几种 CV 方法。还有更多交叉验证类，大多数模型都有自己的类。请查看 sklearn 的交叉验证以获取更多 CV 选项。
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