sklearn 模型选择和评估
一、模型验证方法如下：
- 通过交叉验证得分：model_sleection.cross_val_score(estimator,X)
- 对每个输入数据点产生交叉验证估计：model_selection.cross_val_predict(estimator,X)
- 计算并绘制模型的学习率曲线：model_selection.learning_curve(estimator,X,y)
- 计算并绘制模型的验证曲线：model_selection.validation(estimator,...)
- 通过排序评估交叉验证的得分在重要性：model_selection.permutation_test_score(...)
①通过交叉验证得分：model_sleection.cross_val_score(estimator,X)
import numpy as np
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn import datasets,svm
digits=datasets.load_digits()
X=digits.data
y=digits.target
svc=svm.SVC(kernel='linear')
C_s=np.logspace(-10,0,10)
print("参数列表长度",len(C_s))
scores=list()
scores_std=list()
n_folds=3
for C in C_s:
svc.C=C
this_scores=cross_val_score(svc,X,y,cv=n_folds,n_jobs=1)
#print(this_scores)
scores.append(np.mean(this_scores))
scores_std.append(np.std(this_scores)) #绘制交叉验证的曲线
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(1,figsize=(4,3))
plt.clf()
plt.semilogx(C_s,scores)
plt.semilogx(C_s,np.array(scores)+np.array(scores_std),'b--')
plt.semilogx(C_s,np.array(scores)-np.array(scores_std),'b--')
locs,labels=plt.yticks()
plt.yticks(locs,list(map(lambda x:"%g" %x,locs)))
plt.ylabel("CV score")
plt.xlabel("Parameter C")
plt.ylim(0,1.1)
plt.show()
结果图
②对每个输入数据点产生交叉验证估计：model_selection.cross_val_predict(estimator,X)
from sklearn import datasets,linear_model
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
disbetes=datasets.load_diabetes()
X=disbetes.data[:150]
y=disbetes.target[:150]
lasso=linear_model.Lasso()
y_pred=cross_val_predict(lasso,X,y)
print(y_pred) 结果：
[ 174.26933996 117.6539241 164.60228641 155.65049088 132.68647979
128.49511245 120.76146877 141.069413 164.18904498 182.37394949
111.04181265 127.94311443 135.0869234 162.83066014 135.3573514
157.64516523 178.95843326 163.3919841 143.85237903 144.29748882
133.58117218 124.77928571 132.90918003 208.52927 153.61908967
154.16616341 118.95351821 163.50467541 145.89406196 168.3308101
155.87411031 123.45960148 185.70459144 133.38468582 117.2789469
150.27895019 174.1541028 160.03235091 192.31389633 161.58568256
154.2224809 119.35517679 146.15706413 133.82056934 179.68118754
137.96619936 146.07788398 126.77579723 123.32101099 166.26710247
146.41559964 161.67261029 147.47731459 138.44595305 144.85421048
113.77990664 185.54970402 115.31624749 142.23672103 171.07792136
132.5394716 177.80524864 116.5616502 134.25230846 142.88707475
173.2830912 154.31273504 149.16680759 144.88238997 121.97783103
110.38457621 180.25559631 199.06141058 151.1195546 161.14217698
153.96960812 150.77179755 113.30903579 165.15755771 115.85735727
174.19267171 150.12027233 115.47891783 153.38967232 115.31573467
156.49909623 92.62211515 178.15649994 131.59320715 134.46166754
116.97678633 190.00790119 166.01173292 126.25944471 134.29256991
144.71971963 190.9769591 182.39199466 154.45325308 148.30325558
151.72036937 124.12825466 138.6011155 137.75891286 123.0917243
131.74735403 112.07367481 124.56956904 156.78432061 128.63135591
93.68260079 130.54324394 131.8693231 154.5708257 179.81343019
165.78130755 150.04779033 162.37974736 143.92996797 143.15645843
125.20161377 145.99590279 155.3505536 145.97574185 134.66120515
163.92450638 101.92329396 139.33014324 122.71377023 152.20573113
153.36931089 116.76545147 131.96936127 109.74817383 132.57453994
159.38030328 109.31343881 147.69926269 156.3664255 161.12509958
128.16523686 156.78446286 154.04375702 124.83705022 143.85606595
143.23651701 147.76316913 154.21572891 129.07895017 157.79644923]
③、计算并绘制模型的学习率曲线：model_selection.learning_curve(estimator,X,y)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import learning_curve
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit def plt_learning_curve(estimator,title,X,y,ylim=None,cv=None,n_jobs=1,train_size=np.linspace(.1,1.0,5)):
plt.figure()
plt.title(title)
if ylim is not None:
plt.ylim(*ylim)
plt.xlabel("Training examples")
plt.ylabel("Score")
train_sizes,train_scores,test_scores=learning_curve(
estimator,X,y,cv=cv,n_jobs=n_jobs,train_sizes=train_size)
train_scores_mean=np.mean(train_scores,axis=1)
train_scores_std=np.std(train_scores,axis=1)
test_scores_mean=np.mean(test_scores,axis=1)
test_scores_std=np.std(test_scores,axis=1)
plt.grid()
plt.fill_between(train_sizes,train_scores_mean-train_scores_std,train_scores_mean+train_scores_std,alpha=0.1,color="r")
plt.fill_between(train_sizes,test_scores_mean-test_scores_std,test_scores_mean+test_scores_std,alpha=0.1,color="g")
plt.plot(train_sizes,train_scores_mean,"o-",color="r",label="Training score")
plt.plot(train_sizes,test_scores_mean,"o-",color="g",label="Cross-validation score") plt.legend(loc="best")
return plt digits=load_digits()
X,y=digits.data,digits.target
title="Learning Curves(Nativr Bayes)" cv=ShuffleSplit(n_splits=100,test_size=0.2,random_state=0)
estimator=GaussianNB()
plt_learning_curve(estimator,title,X,y,ylim=(0.7,1.0),cv=cv,n_jobs=1)
title="Learnming Curves (SVM,RBF kernel,$\gamma=0.001$)"
cv=ShuffleSplit(n_splits=10,test_size=0.2,random_state=0)
estimator=SVC(gamma=0.001)
plt_learning_curve(estimator,title,X,y,(0.7,1.01),cv=cv,n_jobs=1)
plt.show()
④、计算并绘制模型的验证曲线：model_selection.validation(estimator,...)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import validation_curve
digits = load_digits()
param_range=np.logspace(-6,-1,5)
train_scores,test_scores=validation_curve(SVC(),X,y,param_name="gamma",param_range=param_range,
cv=10,scoring="accuracy",n_jobs=1)
train_scores_mean=np.mean(train_scores,axis=1)
train_scores_std=np.std(train_scores,axis=1)
test_scores_mean=np.mean(test_scores,axis=1)
test_scores_std=np.std(test_scores,axis=1) plt.title("Validation Curve with SVM")
plt.xlabel("$\gamma$")
plt.ylabel("Score")
plt.ylim(0.0,1.1)
lw=2
plt.semilogx(param_range,train_scores_mean,label="Training score",color="darkorange",lw=lw)
plt.fill_between(param_range,train_scores_mean-train_scores_std,train_scores_mean+train_scores_std,
alpha=0.2,color="darkorange",lw=lw)
plt.semilogx(param_range,test_scores_mean,label="Cross-validation Score",color="navy",lw=lw)
plt.fill_between(param_range,test_scores_mean-test_scores_std,test_scores_mean+test_scores_std,
alpha=0.2,color="navy",lw=lw)
plt.legend(loc="best")
plt.show()
⑤、通过排序评估交叉验证的得分在重要性：model_selection.permutation_test_score(...)---现在用的很少
二、模型评估方法
sklearn模型预测性能的评估方法
- Estimator对象的score方法
- 在交叉验证中使用的scoring参数
Estimator对象的score方法
score(self,X,y,y_true)函数在内部会调用predict函数获得预测响应y_predict,然后与传人的真实响应进行比较，计算得分
使用estimator的score函数来苹果模型的性能，默认情况下
分类器对应于准确率：sklearn.metrics.accuracy_score
回归器对应于R2得分：sklearn.metrics.r2_score
在交叉验证中使用scoring参数
上面的两个模型选择工具中都有一个参数“scoring”，该参数用来指定在进行网格搜索或计算交叉验证得分的时候，用什么标砖度量“estimator”的预测性能。默认情况下，该参数为“None”就表示“GridSearchCV”与“cross_val_score”都会去调用“estimator”自己的“score”函数，我们也可以为“scoring”参数指定别的性能度量标准，他必须是一个可调用对象，sklearn.metric不仅为我们提供了一系列预定义的可调用对象，而且好支持自定义评估标准。
在交叉验证中使用预定义scoring参数：
#在交叉验证中使用预定义scoring参数
from sklearn import svm,datasets
from sklearn.model_selection import cross_val_score iris=datasets.load_iris()
X,y=iris.data,iris.target
clf=svm.SVC(probability=True,random_state=0)
print(cross_val_score(clf,X,y,scoring="neg_log_loss"))
#结果[-0.0757138 -0.16816241 -0.07091847] model=svm.SVC()
print(cross_val_score(model,X,y,scoring="wrong_choice"))
#结果：
ValueError: 'wrong_choice' is not a valid scoring value. Valid options are ['accuracy', 'adjusted_rand_score', 'average_precision', 'f1', 'f1_macro', 'f1_micro', 'f1_samples', 'f1_weighted', 'neg_log_loss', 'neg_mean_absolute_error', 'neg_mean_squared_error', 'neg_median_absolute_error', 'precision', 'precision_macro', 'precision_micro', 'precision_samples', 'precision_weighted', 'r2', 'recall', 'recall_macro', 'recall_micro', 'recall_samples', 'recall_weighted', 'roc_auc']
”scoring“的可用类型都存放在sklearn.metric.SCORES字典对象中
在交叉验证中海可以使用自定义scoring参数 ，具体讲解在http://www.studyai.com/course/play/9dd4fa59779d454991f55ac4c85889eb
三、sklearn分类器评估指标总体概况
使用sklearn.metric包中的性能度量函数有：
- 分类器性能指标
- 回归器性能指标
- 聚类其性能指标
- 两两距离测度
分类器性能度量指标
总的来说，主要分为以下3类
- 精度-召回率-F度量：Precision-Recall-F_measures
- 损失函数：Loss Function
- 接收机操作曲线：ROC Curves
只限于二分类单标签分类问题的评估指标
- matthews_corrcoef(y_true,y_pred[],...):计算二元分类中的Matthews相关系数（MCC）
- precision_recall_curve(y_true,probas_pred)：在不同的概率阈值下计算precision-recall点，形成曲线
- roc_curve(y_true,y_score[,pos_label,...]):计算ROC曲线
可用于二分类多标签分类问题的评估指标
- average_precision_score(y_true,y_score[,...]) 计算预测得分的平均精度（mAP）
- roc_auc_score(y_true,y_score[,average,...])计算预测得分的AUC值
可用于多分类问题的评估指标（紫色的可用于多标签分类问题）
- cohen_kappa_score(y1,y2[,labels,weights])
- confusion_matrix(y_true,y_pred[,labels,...])
- hinge_loss(y_true,pred_decision[,labels,...])
- accuracy_score(y_true,y_pred[,normalize,...])
- classification_report(y_true,y_pred[,...])
- f1_score(y_true,y_pres[,labels,...])
- fbeta_score(y_true,,y_pres,beta[,labels,...])
- hamming_loss(y_true,y_pres[,labels,...])
- jaccard_similarity_score(y_true,y_pres[,...])
- log_loss(y_true,y_pres[,eps,normalize,...])
- zero_one_loss(y_true,y_pres[,normalize,...])
- precision_recall_fsconfe_support(y_true,y_pres)
多分类性能评估指标
将二分类指标拓展到多分类或多标签问题中：
分类器性能评估指标：
- 接收机操作曲线Reciever Operating Curves-》可用于二分类问题
- 解卡德指数（相似性系数）Jaccard similarity coefficient-》可用于多分类问题
- MCC指标（相关性系数）Matthews correlation coefficient-》可用于二分类问题
四、分类器评估标准
准确率：返回被正确分类的样本比例（default）或者数量（normalize=False）
#准确率
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred=[0,2,1,3]
y_true=[0,1,2,3]
print(accuracy_score(y_true,y_pred))
print(accuracy_score(y_true,y_pred,normalize=False)) #0.5
#
混淆矩阵
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true=[2,0,2,2,0,1]
y_pred=[0,0,2,2,0,2]
print(confusion_matrix(y_true,y_pred)) y_true=["cat","ant","cat","cat","ant","bird"]
y_pred=["ant","ant","cat","cat","ant","cat"]
print(confusion_matrix(y_true,y_pred,labels=["ant","cat","bird"])) #[[2 0 0][0 0 1][1 0 2]]
#[[2 0 0][1 2 0][0 1 0]]
二元分类问题：
#precision-recall-F-measures
from sklearn import metrics
y_pred=[0,1,0,0]
y_true=[0,1,0,1]
print(metrics.precision_score(y_true,y_pred))
#1.0
print(metrics.recall_score(y_true,y_pred))
#0.5
print(metrics.f1_score(y_true,y_pred))
#0.666666666667
print(metrics.fbeta_score(y_true,y_pred,beta=0.5))
#0.833333333333
print(metrics.fbeta_score(y_true,y_pred,beta=1))
#0.666666666667
print(metrics.fbeta_score(y_true,y_pred,beta=2))
#0.555555555556
print(metrics.precision_recall_fscore_support(y_true,y_pred,beta=0.5))
#(array([ 0.66666667, 1. ]), array([ 1. , 0.5]), array([ 0.71428571, 0.83333333]), array([2, 2], dtype=int32))
import numpy as np
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
from sklearn.metrics import average_precision_score
y_true=np.array([0,0,1,1])
y_score=np.array([0.1,0.4,0.35,0.8])
precision,recall,threahold=precision_recall_curve(y_true,y_score)
print(precision)
#[ 0.66666667 0.5 1. 1. ]
print(recall)
[ 1. 0.5 0.5 0. ]
print(threahold)
#[ 0.35 0.4 0.8 ]
print(average_precision_score(y_true,y_score))
#0.791666666667
多类别多标签分类问题
把其中的一类看成是正类，其他所有类看成是负类，每一类都可以看作是正类是都可以产生P，R，F，此时，可以按照5中方式来组合每一个类的结果，这5种方式是：macro，weighted，micro，samples，average=None
from sklearn import metrics
y_true=[0,1,2,0,1,2]
y_pred=[0,2,1,0,0,1]
print(metrics.precision_score(y_true,y_pred,average="macro"))
#0.222222222222
print(metrics.recall_score(y_true,y_pred,average="micro"))
#0.333333333333
print(metrics.f1_score(y_true,y_pred,average="weighted"))
#0.266666666667
print(metrics.fbeta_score(y_true,y_pred,average="macro",beta=0.5))
#0.238095238095
print(metrics.precision_recall_fscore_support(y_true,y_pred,beta=0.5,average="None"))
#(array([ 0.66666667, 0. , 0. ]), array([ 1., 0., 0.]), array([ 0.71428571, 0. , 0. ]), array([2, 2, 2], dtype=int32))
print(metrics.recall_score(y_true,y_pred,average="micro",labels=[1,2]))
#0.0
from sklearn.metrics import classification_report
y_true=[0,1,2,0,1,2]
y_pred=[0,2,1,0,0,1]
target_names=["class0","class1","class2"]
print(classification_report(y_true,y_pred,target_names=target_names))
结果为：
precision recall f1-score support
class0 0.67 1.00 0.80 2
class1 0.00 0.00 0.00 2
class2 0.00 0.00 0.00 2
avg / total 0.22 0.33 0.27 6
Roc曲线
更多ROC曲线内容：http://v.youku.com/v_show/id_XMjcyMzg0MzgwMA==.html?spm=a2h0k.8191407.0.0&from=s1.8-1-1.2
ROC曲线只需知道true positive rate（TPR）和false positive rate（FPR），TPR，FPR被看作是分类器的某个参数的函数。
TPR定义了在全部的正样本中，分类器找到了多少个真真的正样本
FPR定义了在全部的负样本中，分类器把多少负样本错误的分为正样本
sklearn 模型选择和评估的更多相关文章
- 模型的性能评估(二) 用sklearn进行模型评估
在sklearn当中,可以在三个地方进行模型的评估 1:各个模型的均有提供的score方法来进行评估. 这种方法对于每一种学习器来说都是根据学习器本身的特点定制的,不可改变,这种方法比较简单.这种方法 ...
- ML 04、模型评估与模型选择
机器学习算法 原理.实现与实践——模型评估与模型选择 1. 训练误差与测试误差 机器学习的目的是使学习到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力. 假设学习到的模型是$Y = \hat{ ...
- 目标检测模型的性能评估--MAP（Mean Average Precision）
目标检测模型中性能评估的几个重要参数有精确度,精确度和召回率.本文中我们将讨论一个常用的度量指标:均值平均精度,即MAP. 在二元分类中,精确度和召回率是一个简单直观的统计量,但是在目标检测中有所不同 ...
- Spark机器学习——模型选择与参数调优之交叉验证
spark 模型选择与超参调优 机器学习可以简单的归纳为 通过数据训练y = f(x) 的过程,因此定义完训练模型之后,就需要考虑如何选择最终我们认为最优的模型. 如何选择最优的模型,就是本篇的主要内 ...
- Spark2 Model selection and tuning 模型选择与调优
Model selection模型选择 ML中的一个重要任务是模型选择,或使用数据为给定任务找到最佳的模型或参数. 这也称为调优. 可以对诸如Logistic回归的单独Estimators进行调整,或 ...
- Spark2.0机器学习系列之2：基于Pipeline、交叉验证、ParamMap的模型选择和超参数调优
Spark中的CrossValidation Spark中采用是k折交叉验证 (k-fold cross validation).举个例子,例如10折交叉验证(10-fold cross valida ...
- 从信用卡欺诈模型看不平衡数据分类（1）数据层面：使用过采样是主流，过采样通常使用smote，或者少数使用数据复制。过采样后模型选择RF、xgboost、神经网络能够取得非常不错的效果。（2）模型层面：使用模型集成，样本不做处理，将各个模型进行特征选择、参数调优后进行集成，通常也能够取得不错的结果。（3）其他方法：偶尔可以使用异常检测技术，IF为主
总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型 ...
- 【scikit-learn】交叉验证及其用于參数选择、模型选择、特征选择的样例
内容概要¶ 训练集/測试集切割用于模型验证的缺点 K折交叉验证是怎样克服之前的不足 交叉验证怎样用于选择调节參数.选择模型.选择特征 改善交叉验证 1. 模型验证回想¶ 进行模型验证的一个重要目 ...
- 机器学习（ML）七之模型选择、欠拟合和过拟合
训练误差和泛化误差 需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现 ...
随机推荐
- SpringBoot项目打war包部署Tomcat教程
一.简介 正常来说SpringBoot项目就直接用jar包来启动,使用它内部的tomcat实现微服务,但有些时候可能有部署到外部tomcat的需求,本教程就讲解一下如何操作 二.修改pom.xml 将 ...
- win7下利用ftp实现华为路由器的配置文件上传和下载
win7下利用ftp实现华为路由器的配置文件上传和下载 1. Win7下ftp的安装和配置 (1)开始—>控制面板—>程序—>程序和功能—>打开或关闭Windows功能 (2 ...
- F5负载的应用IIS日志记录的不是真实IP的处理方法
如果没有这一项,在服务里添加上 将F5XForwardedFor.dll拷贝到应用目录下 添加筛选器: 名称:F5XForwardedFor 可执行文件:F5XForwardedFor.dll所在的目 ...
- <自动化测试方案_4>第四章、选型标准
第四章.选型标准 1,免费 2,工具可维护.可扩展 3,支持团队工作
- java基础(五) String性质深入解析
引言 本文将讲解String的几个性质. 一.String的不可变性 对于初学者来说,很容易误认为String对象是可以改变的,特别是+链接时,对象似乎真的改变了.然而,String对象一经创 ...
- Python 常用的正则表达式
校验数字的相关表达式: 功能 表达式 数字 ^[0-9]*$ n位的数字 ^\d{n}$ 至少n位的数字 ^\d{n,}$ m-n位的数字 ^\d{m,n}$ 零和非零开头的数字 ^(0|[1-9][ ...
- （python）数据结构---字典
一.描述 由键值key-value组成的数据的集合 可变.无序的,key不可以重复 字典的键key要可hash(列表.字典.集合不可哈希),不可变的数据结构是可哈希的(字符串.元组.对象.bytes) ...
- 阿里云ECS Ubuntu16.0 安装 uwsgi 失败解决方案
Ubuntu安装包时报错 E:Unable to locate package xxx(如:python3-pip) 一般新安装Ubuntu后需要先更新软件源: apt-get update apt- ...
- Qt在多线程中使用信号槽的示例
之前对线程理解得不深入,所以对Qt的线程机制没有搞清楚,今天写一篇文章总结一下,如有错误,欢迎指出. 首先需要理解线程是什么,线程在代码中的表现其实就是一个函数,只不过这个函数和主线程的函数同时运行, ...
- 《Java大学教程》—第18章 高级图形编程
自测题:1. 在图形应用程序中为用户提供选择的多种方式:P433下拉菜单(pull-down menu).弹出式菜单(pop-up menu).对话框窗口(dialogue window).单选 ...