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數(shù)據(jù)集劃分比例（數(shù)據(jù)集劃分比例對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-13 16:20:13 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 81

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)集劃分比例的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、第二章模型評(píng)估與選擇
2、機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的數(shù)據(jù)集處理方法
3、分析數(shù)據(jù)集{20,6,1,9,11,15,26,32},哪些指標(biāo)可以測(cè)度數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)。
4、10折交叉驗(yàn)證后取哪個(gè)模型

數(shù)據(jù)集劃分比例（數(shù)據(jù)集劃分比例對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響）

一、第二章模型評(píng)估與選擇

上一章，簡(jiǎn)略地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)，以及 數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)集、測(cè)試集、假設(shè)空間、版本空間等等的相關(guān)概念 。這一章就開始講模型評(píng)估與選擇了，因?yàn)闀鲜且浴皩W(xué)習(xí)器”來稱呼模型的，所以下面我也用學(xué)習(xí)器來進(jìn)行說明總結(jié)。

什么是經(jīng)驗(yàn)誤差？

在分類樣本時(shí)會(huì)出現(xiàn)分類錯(cuò)誤，我們把分類錯(cuò)誤的樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比例稱為 “錯(cuò)誤率” ，精度即正確率，自然是1-錯(cuò)誤率了。學(xué)習(xí)器的 實(shí)際預(yù)測(cè)輸出 與樣本 實(shí)際輸出 之間的差異就稱為 “誤差” ，于 訓(xùn)練集 就是 “經(jīng)驗(yàn)誤差” ，于 新樣本 就是 “泛化誤差” 。

什么是過擬合？

我們希望學(xué)習(xí)器能在新樣本的預(yù)測(cè)中有更好的效果，即泛化性能最大化。但 在學(xué)習(xí)過程中 ，往往會(huì)把訓(xùn)練集中的樣本學(xué)得過多，使得泛化降低，就是說 學(xué)到了 訓(xùn)練樣本個(gè)體的特點(diǎn)而不是總體樣本的特點(diǎn)，或者說學(xué)了這個(gè)訓(xùn)練集的特殊點(diǎn)， 相對(duì)于所有潛在的樣本來說的特點(diǎn) 。這就是 “過擬合” ，那么與過擬合相對(duì)的就是 “欠擬合” ，反而思之，便是學(xué)得不到位，樣本的一般性質(zhì)都掌握不了！

因?yàn)檫^擬合無法避免，所以我們想要去減少它的風(fēng)險(xiǎn)。 其實(shí)就是 對(duì)模型的泛化誤差進(jìn)行評(píng)估，然后選擇泛化誤差最小那個(gè)。

對(duì)多種學(xué)習(xí)算法、參數(shù)配置進(jìn)行選擇即模型選擇：

一個(gè)學(xué)習(xí)算法→不同參數(shù)配置→不同模型

在實(shí)驗(yàn)測(cè)試中，只有數(shù)據(jù)集可用，為了對(duì)學(xué)習(xí)器的泛化誤差進(jìn)行評(píng)估，只能 從數(shù)據(jù)集（驗(yàn)證集）中分離出訓(xùn)練集與測(cè)試集 ，測(cè)試集用于測(cè)試學(xué)習(xí)器對(duì)新樣本的判別能力， 將測(cè)試集上的“測(cè)試誤差”作為泛化誤差的近似 。故 測(cè)試集要盡可能與訓(xùn)練集互斥 。

直接將數(shù)據(jù)集劃分兩個(gè)互斥的集合，一個(gè)作訓(xùn)練集，一個(gè)作測(cè)試集。訓(xùn)練集、測(cè)試集的劃分要盡可能保持?jǐn)?shù)據(jù)分布一致性。即 保持訓(xùn)練集和測(cè)試集中樣本類別比例相差不大，否則會(huì)產(chǎn)生偏差 。一般確定訓(xùn)練集與測(cè)試集的樣本比例之后，對(duì)于數(shù)據(jù)集的樣本劃分的方法也有很多， 不同劃分方法造成模型評(píng)估結(jié)果也不同，所以就要進(jìn)行多次留出法，隨機(jī)劃分重復(fù)評(píng)估再取平均值作為評(píng)估結(jié)果 。對(duì)于留出法，其劃分樣本于訓(xùn)練集與測(cè)試集的比例要適當(dāng)，若是訓(xùn)練集含有大多數(shù)樣本，那么其模型結(jié)果便與數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出來的模型接近，但是由于測(cè)試集樣本過少，其評(píng)估結(jié)果就不那么準(zhǔn)確，反之也是一樣的道理。 故常常采取2/3~4/5的樣本作為訓(xùn)練集，其余作為測(cè)試集。

將數(shù)據(jù)集劃分為k個(gè)大小相似的互斥子集，即互不包含。 每個(gè)子集盡可能保持?jǐn)?shù)據(jù)分布的一致性，即通過 分層采樣 得到。 這k個(gè)子集又分出k-1個(gè)作為訓(xùn)練集，剩下一個(gè)作為測(cè)試集，可以分k次，進(jìn)行k次訓(xùn)練和測(cè)試 ，最終也是求其 結(jié)果的均值 。同留出法， 交叉驗(yàn)證法要隨機(jī)使用不同的劃分重復(fù)多次 ，最終結(jié)果是多次k折交叉驗(yàn)證結(jié)果的均值。比如“10次10折交叉驗(yàn)證”就會(huì)有100次訓(xùn)練，有100個(gè)訓(xùn)練結(jié)果（模型）。

交叉驗(yàn)證法有一個(gè)特例，其名為 留一法 ，就是數(shù)據(jù)集 有多少個(gè)樣本，就劃分成多少個(gè)子集 ，即每個(gè)子集一個(gè)樣本，于是隨機(jī)劃分只會(huì)產(chǎn)生一種結(jié)果， 所以這種方法被實(shí)際評(píng)估的模型與期望評(píng)估的用數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出來的模型很相似。 其缺點(diǎn)是當(dāng)數(shù)據(jù)集很大的時(shí)候，用它就需要龐大的計(jì)算量（還未考慮調(diào)參）。

上面兩種方法是需要將數(shù)據(jù)集劃分的，這樣自然會(huì)讓 用訓(xùn)練集訓(xùn)練出的模型 與 用數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出來的模型 有一定的 估計(jì)偏差 。如此，自助法以自助采樣法為基礎(chǔ)，簡(jiǎn)單地講就是重復(fù)隨機(jī)抽樣， 從數(shù)據(jù)集D中進(jìn)行重復(fù)隨機(jī)抽樣m次，便會(huì)得到一個(gè)含有m個(gè)樣本的數(shù)據(jù)集D 1 ，這就是自助采樣的結(jié)果。

對(duì)于 樣本在m次不被采集到 的概率：

這說明了，D中大概有36.8%的樣本沒有出現(xiàn)在D 1 中。于是我們可以 把D 1 作為訓(xùn)練集 ，把那約 36.8%的樣本作為測(cè)試集 。其優(yōu)點(diǎn)是對(duì)于 數(shù)據(jù)集較小、難以有效劃分訓(xùn)練 時(shí)很有用，其缺點(diǎn)就是改變了初始數(shù)據(jù)集的劃分，這可能會(huì)引入估計(jì)偏差。

什么是調(diào)參？

上面粗略地提到過參數(shù)的調(diào)整，我們 在進(jìn)行模型的評(píng)估和選擇時(shí)，不僅要對(duì)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行選擇，還要對(duì)算法參數(shù)進(jìn)行設(shè)定 ，這便是調(diào)參。

梳理一下：

參閱自: 機(jī)器學(xué)習(xí)為什么需要訓(xùn)練，訓(xùn)練出來的模型具體又是什么？

回到調(diào)參，對(duì)于每種參數(shù)都訓(xùn)練出模型是不現(xiàn)實(shí)的，我們應(yīng) 對(duì)每個(gè)參數(shù)選定一個(gè)范圍和步長(zhǎng) ，選出的參數(shù)即為 候選參數(shù)值（一般10個(gè)以內(nèi)） ，最終從這些候選參數(shù)值中產(chǎn)生 選定值 。這是一種折中的結(jié)果，是為了使學(xué)習(xí)過程成為可能。

然鵝，盡管我們得到了這個(gè)模型，但這不是最終提交給用戶的模型，我們 需要對(duì)數(shù)據(jù)集重新訓(xùn)練 ，使用全部樣本以訓(xùn)練出的模型，才是最終模型。

習(xí)得模型在實(shí)際遇到的數(shù)據(jù)稱為測(cè)試數(shù)據(jù)；模型評(píng)估與選擇中用于評(píng)估測(cè)試的數(shù)據(jù)稱為"驗(yàn)證集"。例如：在研究對(duì)比不同算法的泛化性能時(shí)，用測(cè)試集上的判別效果來評(píng)估模型在實(shí)際使用中的泛化性能，而把訓(xùn)練數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，基于驗(yàn)證集上的性能來進(jìn)行模型選擇和調(diào)參。

是衡量模型泛化能力的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。 其反映了 任務(wù)需求 。對(duì)于給定的樣例集D={(x 1 ,y 1 ),(x 2 ,y 2 ),...,(x m ,y m )}，其中的y是x的真實(shí)標(biāo)記，現(xiàn)在要評(píng)估學(xué)習(xí)器f的性能，于是把f的結(jié)果與y進(jìn)行比較。

回歸任務(wù)——性能度量——“均方誤差” ：

一般的，對(duì)于數(shù)據(jù)分布和概率密度函數(shù)p(·)，均方誤差可以表示為：

下面主要介紹 分類任務(wù)中常用的性能度量 。

上面這兩種就是分類任務(wù)中常用的性能度量啦！對(duì)于樣例集D，分類錯(cuò)誤率定義如下：

【注：Ⅱ(·)是指示函數(shù)。若·( 即對(duì)括號(hào)內(nèi)進(jìn)行邏輯判斷 )為真則取值為 1 ，假則取 0 】

精度定義：

一般的：

對(duì)于真實(shí)類別與學(xué)習(xí)器預(yù)測(cè)類別的異同，我們可以分為真正例、假反例、假正例、真反例，分別稱為TP、FN、FP、TN（T=True，F(xiàn)=False，P=Positive，N=Negative）。這里的 真假是針對(duì)學(xué)習(xí)器預(yù)測(cè)結(jié)果 來說的。

于是查準(zhǔn)率P與查全率R定義如下：

這 兩個(gè)性能度量是矛盾的，呈負(fù)相關(guān) 。

我們常常根據(jù)學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)樣例進(jìn)行排序， 把“最可能”是正例的放在前面 。按這個(gè)順序，逐個(gè)把樣本作為正例進(jìn)行預(yù)測(cè)，每次都可以計(jì)算出當(dāng)前的查準(zhǔn)率與查全率，然后以查準(zhǔn)率為縱軸，查全率為橫軸，作P-R圖如西瓜書p 31 。

若一個(gè)學(xué)習(xí)器的P-R圖完全包含了另一個(gè)，則說明前者性能更優(yōu)于后者。

但往往會(huì)出現(xiàn)不完全包含， 出現(xiàn)交叉的情況 ，那么我們 一般用F1 來對(duì)比衡量。

在說F1度量之前，先說一下平衡點(diǎn)。

平衡點(diǎn)（BEF） 是綜合考慮查準(zhǔn)率與查全率的性能度量。是 “查準(zhǔn)率 = 查全率” 時(shí)的取值。是一種簡(jiǎn)單的度量。

F1度量：

一般形式：

其中 >0 度量了查全率對(duì)查準(zhǔn)率的 相對(duì)重要性 。 >1時(shí)，查全率有更大的影響， <1時(shí)，查準(zhǔn)率有更大的影響。

上面提及到的性能度量的 平均值 （在各 混淆矩陣 (其實(shí)就是上面真假正反例的矩陣)上分別計(jì)算出查準(zhǔn)率與查全率，再計(jì)算平均值）稱為 “宏查準(zhǔn)率”（macro—P）、“宏查全率”（macro—R）以及"宏F1"（macro—F1） ，前兩個(gè)均值就是算術(shù)平均的計(jì)算方式，相加除以n，最后一個(gè)則是根據(jù)前兩個(gè)計(jì)算得來，參考上面F1的定義。

上面是一種做法，也可以把混淆矩陣的真假正反例進(jìn)行平均，則有、、、，于是可求出 “微查準(zhǔn)率”（micro—P）、“微查全率”、“微F1”。 然后你懂的，參考上面寫的相關(guān)公式，代入即可。

ROC全稱是“受試者工作特征曲線”，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)樣例進(jìn)行排序，然后按順序逐個(gè)把樣本作為正例進(jìn)行預(yù)測(cè)，以每次計(jì)算出的“真正例率”（TPR）作為縱軸，“假正例率”（FPR）作為橫軸。兩者定義如下：

ROC曲線下的面積即為AUC ，是用來比較當(dāng)兩個(gè)學(xué)習(xí)器的ROC曲線相交不完全包含，要進(jìn)行性能比較時(shí)，則使用AUC。 AUC的估算 ：

其與排序誤差有緊密聯(lián)系，于是給定個(gè)反例，個(gè)正例，令和分別表示反例、正例的集合。則 排序損失 定義為：

對(duì)應(yīng)的是 ROC曲線之上的面積 ，由此有： .

為何引入代價(jià)？

因?yàn)?......你這樣做是要付出代價(jià)的！即為所造成結(jié)果的超額處理。引入代價(jià)是為了 衡量不同類型錯(cuò)誤所造成不同的損失 ，可為錯(cuò)誤賦予 “非均等代價(jià)” .

代價(jià)矩陣 ：

其中表示將第i類樣本預(yù)測(cè)為第j類樣本的代價(jià)。 例如上矩陣中，損失程度相差越大，與值的差別越大，比較一般是以 代價(jià)比值 而非絕對(duì)值。（即倍數(shù)關(guān)系）

從前面提到的性能度量， 均是在假設(shè)均等代價(jià)前提下 進(jìn)行計(jì)算的，如今引入了非均等代價(jià)，便要對(duì)其考慮在內(nèi)。

于是將上面代價(jià)矩陣中的第0類作正例，第1類作反例，而與分別表示正例子集和反例子集，則以錯(cuò)誤率為例子，“代價(jià)敏感”錯(cuò)誤率為：

除此之外，若令中的不限取0和1，則可定義出多分類任務(wù)的代價(jià)敏感性能度量。

那么在非均等代價(jià)下，ROC曲線無法直接反映學(xué)習(xí)器的期望總代價(jià)，于是我們引入“代價(jià)曲線”，其橫軸是取值為[0,1]的正例概率代價(jià)：

其中p是樣例為正例的概率，縱軸是取值為[0,1]的歸一化代價(jià)：

其中FNR=1-TRP。ROC曲線上的每一點(diǎn)對(duì)應(yīng)代價(jià)平面上的一條線段，若ROC曲線上一點(diǎn)為（FPR，TPR）則對(duì)應(yīng)一條從（0，F(xiàn)PR）到（1，F(xiàn)NR）的線段，于是 所有線段的下界圍成的面積即為在所有條件下學(xué)習(xí)器的期望總體代價(jià)。

有了實(shí)驗(yàn)評(píng)估方法和性能度量之后，便是對(duì)學(xué)習(xí)器的泛化性能進(jìn)行比較。此時(shí)為了對(duì)學(xué)習(xí)器進(jìn)行適當(dāng)?shù)谋容^，統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)為我們進(jìn)行學(xué)習(xí)器性能比較提供了重要依據(jù)。該節(jié)默認(rèn)以錯(cuò)誤率為性能度量。

1. 二項(xiàng)檢驗(yàn)

2. t檢驗(yàn)

二、機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的數(shù)據(jù)集處理方法

機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的數(shù)據(jù)集處理方法

1.離散值的處理：因?yàn)殡x散值的差值是沒有實(shí)際意義的。比如如果用0,1,2代表紅黃藍(lán)，1-0的差值代表黃-紅，是沒有意義的。因此，我們往往會(huì)把擁有d個(gè)取值的離散值變?yōu)閐個(gè)取值為0,1的離散值或者將

其映射為多維向量。

2.屬性歸一化：歸一化的目標(biāo)是把各位屬性的取值范圍放縮到差不多的區(qū)間，例如[-0.5,0.5]。這里我們使用一種很常見的操作方法：減掉均值，然

后除以原取值范圍。做歸一化至少有以下3個(gè)理由： - 過大或過小的數(shù)值范圍會(huì)導(dǎo)致計(jì)算時(shí)的浮點(diǎn)上溢或下溢。 - 不同的數(shù)值范圍會(huì)導(dǎo)致不同屬性對(duì)模型的重要性不同（至少在訓(xùn)練的初始階段如此），而這個(gè)隱含的假設(shè)常常是不合理的。這會(huì)對(duì)優(yōu)化的過程造成困難，使訓(xùn)練時(shí)間大大的加長(zhǎng)。 - 很多的機(jī)器學(xué)習(xí)技巧/模型（例如L1，L2正則項(xiàng)，向量空間模型-Vector Space Model）都基于這樣的假設(shè)：所有的屬性取值都差不多是以0為均值

且取值范圍相近的

。 3.分割數(shù)據(jù)集一般把數(shù)據(jù)集分為兩部分，一部分為訓(xùn)練集，用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，一部分為測(cè)試集，用于測(cè)試訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，測(cè)試集不應(yīng)過多或過少，數(shù)據(jù)較少時(shí)訓(xùn)練集：測(cè)試集可以為8:2，較多時(shí)比

例可以達(dá)到9:1 。

三、分析數(shù)據(jù)集{20,6,1,9,11,15,26,32},哪些指標(biāo)可以測(cè)度數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)。

可以使用下面幾種指標(biāo)來測(cè)度數(shù)據(jù)集的集中趨勢(shì)：

均值(mean): 將所有數(shù)據(jù)的總和除以數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，即可得到均值

中位數(shù)(median): 一個(gè)數(shù)據(jù)集中的中間值，將數(shù)據(jù)集按照大小排序后的中間值

眾數(shù)(mode): 一個(gè)數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值

四分位數(shù)(quartile): 將數(shù)據(jù)集劃分為四個(gè)部分，每一部分的最大值或最小值稱為四分位數(shù)

四分位差(Interquartile range)：Q3-Q1

標(biāo)準(zhǔn)差(standard deviation): 衡量數(shù)據(jù)集分散程度的一種指標(biāo)，越小說明數(shù)據(jù)越集中

變異系數(shù)(coefficient of variation)：衡量數(shù)據(jù)集離散程度的指標(biāo)，值越小說明數(shù)據(jù)越集中。

注意：中位數(shù)和四分位數(shù)對(duì)異常值魯棒性較好。

數(shù)據(jù)集劃分比例（數(shù)據(jù)集劃分比例對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響）

四、10折交叉驗(yàn)證后取哪個(gè)模型

先直接回答：首先要知道在在一個(gè)10折交叉驗(yàn)證中，在一個(gè)10折交叉驗(yàn)證中，所有模型的超參數(shù)（注意這里是超參數(shù)）是一致的，但是由于每個(gè)模型用到的訓(xùn)練數(shù)據(jù)有差異，所以每個(gè)模型訓(xùn)練出來的結(jié)果是不一樣的，所以是不同的模型（每個(gè)模型訓(xùn)練出來的參數(shù)是不一樣的）。

注意的是，需要區(qū)分清楚超參數(shù)和參數(shù)。上面說的超參數(shù)是指可以是不同的模型算法（例如svm，C5.0），也可以是某個(gè)模型算法的不同超參數(shù)，例如svm中的懲罰因子）。

回答這個(gè)問題后，如果想明確理解交叉驗(yàn)證，我們可以分為3個(gè)維度去闡述這個(gè)問題：

（1）訓(xùn)練集、驗(yàn)證集以及測(cè)試集的區(qū)分

（2）交叉驗(yàn)證：直接用于模型評(píng)估

（3）交叉驗(yàn)證：用于超參數(shù)選擇

如果關(guān)于模型評(píng)估，希望有更深入的認(rèn)識(shí)可以看之前的這個(gè)文章：

張浩彬：機(jī)器學(xué)習(xí)中模型評(píng)估的詳細(xì)剖析（擬合問題、交叉驗(yàn)證，評(píng)估指標(biāo)）

1訓(xùn)練集、驗(yàn)證集及測(cè)試集

綜合來說，為了能準(zhǔn)確評(píng)估模型性能，我們可以把整個(gè)數(shù)據(jù)集集分成兩個(gè)部分，一部分用于訓(xùn)練模型，得到估計(jì)參數(shù)（訓(xùn)練集）；另一部分用于評(píng)估模型誤差，得到準(zhǔn)確率（測(cè)試集）

更進(jìn)一步，在有些實(shí)踐當(dāng)中，如在分類問題上，我們往往在事先不知道那種算法是最優(yōu)的，并且不同的算法里面也包含大量的需要人為設(shè)定的超參數(shù)。在這些情況下，我們往往需要再劃分多一個(gè)驗(yàn)證集，用于選擇具體超參數(shù)，因此也可以把數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集，驗(yàn)證集以及測(cè)試集。

只有訓(xùn)練集和測(cè)試機(jī)的情況比較簡(jiǎn)單，這里不再累述，我們討論有訓(xùn)練集、驗(yàn)證集以及測(cè)試機(jī)的情況：

步驟：

（1）首先按照一定比例劃分為廣義訓(xùn)練集A以及測(cè)試集T；

（2）由于我們還需要一個(gè)驗(yàn)證集，所以我們?cè)購(gòu)膹V義訓(xùn)練集A再按比例劃分訓(xùn)練集S以及驗(yàn)證集V；

（3）我們?cè)谟?xùn)練集S上分別采用不同的算法/參數(shù)得出模型，再利用驗(yàn)證集V評(píng)估各個(gè)模型的性能。經(jīng)過這一步，我們已經(jīng)得到了最優(yōu)的算法/參數(shù)配置；

（4）根據(jù)得到的最優(yōu)配置，我們?cè)趶V義訓(xùn)練集A上（即S+V）重新構(gòu)建模型，得到最終模型；

（5）把最終模型用于測(cè)試集T檢驗(yàn)結(jié)果，進(jìn)行評(píng)估測(cè)試。

這樣直接劃分訓(xùn)練集、測(cè)試集的方法，我們稱之為留出法。

留出法的意思就是直接將總數(shù)據(jù)D劃分為兩個(gè)對(duì)立集

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)集劃分比例相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。