极速理解ML交叉验证

交叉验证（Cross Validation）是验证分类器（你训练的模型）性能的一种统计分析方法。其基本思想是在某种意义下将原始训练数据进行分组，训练集和验证集。所以对于一个大数据集，一般我们会把它按照 6：2：2 分成训练集、验证集和测试集（简易的机器学习过程会省去验证集）。

首先用训练集对模型进行训练，再利用验证集来测试训练得到的模型，以此来初步评价模型的性能（注意！交叉验证还是处于训练的阶段，不是测试阶段）。
常见的交叉验证方法包括简单交叉验证、K折交叉验证、留一法交叉验证 和 留P法交叉验证。

简单交叉验证

就是上面最简单的概念，将训练数据分为训练集和验证集，训练集训练模型，验证集验证模型，验证得到的准确率就是模型的性能指标。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( data, target, test_size=.4, random_state=0 )

K折交叉验证（K-Fold）

将训练数据分为K组（一般是均分），然后将每个子集数据分别做一次验证集，其余K-1组子集当作训练集，所以会进行K次交叉验证，得到K个模型，将K个模型最终的验证准确率取平均值，作为模型的性能指标，通常设K大于或等于3。

from sklearn.model_selection import KFold
kf = KFold(n_splits = 10) # k取10

留一法交叉验证（LOO-CV）

留一法交叉验证（leave-one-out cross validation）就是K折交叉验证里K=N的情况，就是每个子集只由一个样本数据组成，N个样本数据，所以会进行N次交叉验证，得到N个模型，将N个模型最终的验证准确率取平均值，作为模型的性能指标。

from sklearn.model_selection import LeaveOneOut
loo = LeaveOneOut()

留P法交叉验证（LPO-CV）

留P法交叉验证（leave-p-out cross validation）则是从数据集中留下P个数据点作为验证集，而其他的数据用作训练集。这个过程会遍历所有可能的训练集/验证集分割方式。如果数据集有N个样本，那么将会有从N个样本中选出P个样本的组合方式，对于每一种组合，训练一次模型并评估一次性能。由于组合数可能非常大，这种方法在计算上通常非常昂贵，特别是当数据集的大小相对于P来说较大时。

from sklearn.model_selection import LeavePOut
lpo = LeavePOut(p=5) #p取5