我們一般解決機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題的步驟如下：
1.拿到數(shù)據(jù)集，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行清洗。數(shù)據(jù)集清洗一般包括以下幾個(gè)方面：重復(fù)值處理，缺失值處理，字符型數(shù)值處理（因?yàn)閟klearn機(jī)器學(xué)習(xí)算法只能識(shí)別數(shù)值型的數(shù)據(jù)），特征提?。ㄟ@就需要我們弄清楚每個(gè)特征的意義，選取對(duì)結(jié)果影響較大的特征），數(shù)據(jù)集切分，劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集。
2.建立模型。我們的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題分為兩類，分類（Classifier）和回歸（Regression），我們根據(jù)我們的目標(biāo)來(lái)選擇合適的算法，像邏輯回歸，線性回歸，樸素貝葉斯，支持向量機(jī)等。
3.模型評(píng)估，對(duì)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果做一個(gè)評(píng)估。通常我們選用的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)有精度（Accuracy），Recall值，F(xiàn)pr，F(xiàn)1-score，Roc_Auc值等等。
4.模型優(yōu)化，如果模型的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)比較低，那么我們可以從以下幾個(gè)方面去優(yōu)化我們的模型：1.再次整理數(shù)據(jù)集，2.優(yōu)化特征選擇，3.優(yōu)化模型參數(shù)

交叉驗(yàn)證是評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)算法非常重要的手段，那我們要怎么理解交叉驗(yàn)證這種方法呢？
在機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)對(duì)我們而言是非常寶貴的，如果用整個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，再用這個(gè)模型去預(yù)測(cè)已有的數(shù)據(jù)，那么預(yù)測(cè)的效果一定非常的好，因?yàn)槟Ｐ鸵呀?jīng)學(xué)習(xí)過(guò)了該數(shù)據(jù)。那么這個(gè)預(yù)測(cè)效果來(lái)講是沒(méi)有多大參考價(jià)值的，因?yàn)槲覀冃枰Ｐ皖A(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)的效果要好。
所以我們首先要做的就是對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，將其劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，用訓(xùn)練集來(lái)建立模型，用測(cè)試集來(lái)評(píng)估模型。
如圖所示，我們將這個(gè)數(shù)據(jù)集按照7:3的比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，這個(gè)比例可以自己指定。

train_test_spli.jpg

當(dāng)然這種數(shù)據(jù)集劃分還是稍微有一點(diǎn)缺點(diǎn)，如果訓(xùn)練集數(shù)據(jù)比較復(fù)雜，而測(cè)試集數(shù)據(jù)比較簡(jiǎn)單，那么模型的表現(xiàn)效果會(huì)非常的好。如果訓(xùn)練集數(shù)據(jù)比較簡(jiǎn)單，而測(cè)試集數(shù)據(jù)比較負(fù)責(zé)，那么模型的表現(xiàn)效果會(huì)非常的差。所以這樣得到的模型結(jié)果存在極大的不準(zhǔn)確性，為了使得我們訓(xùn)練出來(lái)的模型能準(zhǔn)確的反應(yīng)其真實(shí)效果，我們引入了交叉驗(yàn)證。
我們用下面這張圖來(lái)說(shuō)明交叉驗(yàn)證到底是怎么回事？

cross_validation.jpg

1.我們將訓(xùn)練集（trainning set）分為三份，當(dāng)然我們也可以分為五份，十份甚至更多，這個(gè)可以自己指定，我們就以三份為例。
2.我們選擇其中兩份作為訓(xùn)練集，另外一份作為驗(yàn)證集，這樣就產(chǎn)生了三種情況。1和2預(yù)測(cè)3,1和3預(yù)測(cè)2,2和3預(yù)測(cè)1，那么我們最終的結(jié)果就是三個(gè)模型的平均值，均值更能代表我們模型的準(zhǔn)確性。這是一個(gè)邊訓(xùn)練邊測(cè)試的過(guò)程，能使我們更好的把握模型的準(zhǔn)確性。

下面我們用代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)我們的上述過(guò)程，我們使用sklearn庫(kù)封裝好的數(shù)據(jù)集iris數(shù)據(jù)集。我們先使用sklearn.model_selection.train_test_split函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行切分。

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split,cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=0)
#train_test_split函數(shù)有四個(gè)返回值；test_size是切分的比例，可以自己指定；random_state是指定隨機(jī)的種子。
Lr = LogisticRegression()
Lr.fit(X_train,y_train)
Lr.score(X_test,y_test)
0.8888888888888888#邏輯回歸模型的精度為0.89

接下來(lái)我們使用sklearn.model_selection.cross_val_score函數(shù)對(duì)模型做一個(gè)交叉驗(yàn)證。

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split,cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=0)

Lr = LogisticRegression()
scores = cross_val_score(Lr,X_train,y_train,cv=5)
print(scores)
[0.90909091 1.         0.95238095 0.9047619  0.94736842]
print(scores.mean())
0.9427204374572795

由上述結(jié)果可以看出，我們做了交叉驗(yàn)證以后，模型的精度為0.94，這個(gè)結(jié)果高于之前的0.88，且更能代表模型的準(zhǔn)確性。cross_val_score需要傳入四個(gè)參數(shù)（模型，特征數(shù)據(jù)，標(biāo)簽數(shù)據(jù)，cv交叉驗(yàn)證的次數(shù)，也就是我們上圖所畫出的將數(shù)據(jù)分為幾份，同時(shí)也有幾個(gè)返回值）。
接下來(lái)我們?cè)僬f(shuō)一個(gè)交叉驗(yàn)證中常用的KFold函數(shù)，它也是一個(gè)數(shù)據(jù)集劃分函數(shù),它的返回值是訓(xùn)練集和測(cè)試集的索引值。舉一個(gè)例子：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
data = np.arange(72).reshape(12,6)

kf = KFold(n_splits = 4,shuffle = False)

for train_index,test_index in kf.split(data):
    print('train_index:%s' % train_index,'test_index:%s' % test_index)

train_index:[ 3  4  5  6  7  8  9 10 11] test_index:[0 1 2]
train_index:[ 0  1  2  6  7  8  9 10 11] test_index:[3 4 5]
train_index:[ 0  1  2  3  4  5  9 10 11] test_index:[6 7 8]
train_index:[0 1 2 3 4 5 6 7 8] test_index:[ 9 10 11]

KFold函數(shù)將我們12個(gè)樣本的索引值分成了4組（n_splits = 4），取三組索引作為訓(xùn)練集索引，一組作為測(cè)試集索引。kf.split為經(jīng)常使用的屬性，對(duì)需要處理的數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，同時(shí)該值也可以傳入cv參數(shù)，cv=kf.split(data)。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的預(yù)測(cè)結(jié)果也存在著偶然性，所以為了獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果，我們通過(guò)交叉驗(yàn)證，得到多個(gè)結(jié)果，取其平均值，這個(gè)均值更能代表我們模型的準(zhǔn)確性。