Python中的sklearn.cross_validation库简介及用法

在Python的机器学习库Scikit-learn中，sklearn.cross_validation是一个用于交叉验证的模块。交叉验证是一种用于评估模型性能和选择模型参数的技术，可以有效地避免过拟合。

sklearn.cross_validation模块提供了一些常用的交叉验证方法，包括K折交叉验证、留一交叉验证和随机划分交叉验证。它还提供了一些辅助函数，用于划分数据集和生成交叉验证的迭代器。

下面是一些常用的sklearn.cross_validation模块的函数和用法：

1. train_test_split函数：这个函数用于将数据集划分为训练集和测试集。它的参数包括要划分的数据集、测试集的比例和随机数生成器的种子。

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
   

2. KFold类：这个类实现了K折交叉验证。它的参数包括要划分的数据集和折数。

   from sklearn.model_selection import KFold
   kf = KFold(n_splits=5)
   for train_index, test_index in kf.split(X):
       X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
       y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
   

3. StratifiedKFold类：这个类实现了分层K折交叉验证，用于处理不平衡的分类问题。它的参数与KFold类相似。

   from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
   skf = StratifiedKFold(n_splits=5)
   for train_index, test_index in skf.split(X, y):
       X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
       y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
   

4. LeaveOneOut类：这个类实现了留一交叉验证。它的参数是要划分的数据集的长度。

   from sklearn.model_selection import LeaveOneOut
   loo = LeaveOneOut()
   for train_index, test_index in loo.split(X):
       X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
       y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
   

5. ShuffleSplit类：这个类实现了随机划分交叉验证。它通过参数来控制每个训练集和测试集的大小以及划分的次数。

   from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
   rs = ShuffleSplit(n_splits=5, test_size=0.3, random_state=0)
   for train_index, test_index in rs.split(X):
       X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
       y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
   

这些函数和类的用法基本上都是类似的，首先通过传入参数创建一个交叉验证对象，然后使用split方法来产生对应的训练集和测试集的索引。

通过使用sklearn.cross_validation模块中的这些函数和类，我们可以方便地进行交叉验证，从而有效地评估和选择机器学习模型。