
統(tǒng)計挖掘那些事:分層抽樣與交叉驗證
1留出法(Hold out)與分層抽樣
留出法的意思就是直接將總數(shù)據(jù)D劃分為兩個對立集合,訓(xùn)練集S以及測試集T,我們有S+T=D,以及S交T等于空集;
舉個簡單例子說明,例如我們在研究客戶流失,在集合D中我們有1000個樣本,我們利用隨機抽樣的方法從中抽取800個樣本作為訓(xùn)練集,剩下的200個作為測試集。
劃分出集合后,我們就可以在訓(xùn)練集S上進行模型訓(xùn)練,再在測試集T上評估結(jié)果。假如在訓(xùn)練集中,我們有700個樣本被正確分類,那么分類的正確率就有700/800*100%=87.5%,而在測試集中,假如我們只有150個樣本被正確分類,那么分類的正確率績優(yōu)150/200*100%=75%.
但實際上,這樣的做法是存在一定的問題的。由于我們采取的是完全隨機抽樣的方法,這就可能會由于抽樣劃分的問題而改變了原有的數(shù)據(jù)分布。
例如在上述1000個樣本中,其中有200名客戶被標(biāo)記為流失,800名客戶被標(biāo)記為普通客戶。
接下來,我們隨機抽取數(shù)據(jù)集D中的800個樣本作為訓(xùn)練集,200個樣本作為測試。但是由于抽樣的問題,其中有100名流失客戶被分在了訓(xùn)練集,另外的100名客戶被分在了測試集。
讓我們在回顧一下分布比例,原本在數(shù)據(jù)集D中,流失客戶的分布比例是20%,而經(jīng)過劃分后,我們在訓(xùn)練集中的流失比例只有12.5%,而在測試集中流失比例達到50%,顯然,我們的數(shù)據(jù)分布與原有的數(shù)據(jù)分布發(fā)生了極大的改變,而這很有可能給我們的模型訓(xùn)練以及評估帶來非常大的隱患。
因此,為了避免這種情況,在我們使用留出法進行訓(xùn)練集測試集劃分的時候,也會采用分層抽樣的方法。
回到原來的例子,我們可能從200個流失客戶中隨機抽取80%放到訓(xùn)練集,20%放到測試集;再從800個非流失客戶中抽取80%放到訓(xùn)練集,剩下20%又放回到測試集。值得注意的是,劃分訓(xùn)練集以及測試集的方法是多樣的,我們完全可以通過抽樣方法的結(jié)合,幫助我們更好的決定訓(xùn)練集以及測試集的組成;
除了結(jié)合抽樣方式,另外一種改進策略被稱為“重復(fù)抽樣”。它的思想是這樣的,考慮到我們只進行一次隨機抽樣劃分訓(xùn)練集與測試集可能會有存在較大的不穩(wěn)定性,因此我們就將抽樣結(jié)果重復(fù)p次,最后把p次結(jié)果進行加和求平均。
2交叉驗證(Cross Validation)
雖然留出法可以通過分層抽樣解決數(shù)據(jù)分布不等的問題,但是由于我們需要拿出一部分?jǐn)?shù)據(jù)作為測試,因此總有部分的數(shù)據(jù)不能用于構(gòu)建模型,而一種更好的選擇是交叉驗證,一般也簡稱CV。
交叉驗證法是一個將整體數(shù)據(jù)集平均劃分為k份,先取第一份子集數(shù)據(jù)作為測試集,剩下的k-1份子集數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集進行一次試驗;之后再取第二份子集數(shù)據(jù),剩下的k-1份子集數(shù)據(jù)在進行一次試驗,不斷往復(fù),最后重復(fù)k次的過程,一般我們稱之為k折交叉檢驗,交叉檢驗是我們進行參數(shù)調(diào)整過程中非常重要的一個方法。
一般我們常用十折交叉檢驗,不妨我們設(shè)定k=10進行舉例:
首先我們把總數(shù)據(jù)集劃分為10份,分別成D1,D2,… …,D10;
以上過程,我們稱之為10折交叉檢驗。一般而言,在平常的使用中,10折交叉檢驗比較常見,當(dāng)然也會有5折交叉檢驗,3折交叉檢驗。
更進一步地,類似于留出法可以采取重復(fù)抽樣,對于交叉檢驗來說同樣也存在著劃分方式的不同情況,因此我們也可以采用不同的劃分方式重復(fù)進行交叉試驗的方法,例如,我們利用不同的劃分方式劃分?jǐn)?shù)據(jù)5次,每次都是劃分為10折,那我們就稱之為5次10折交叉試驗
特別地,交叉驗證還有一種特殊情況,稱之為留一交叉驗證(leave one Out)。它是指,我們令樣本劃分次數(shù)k等于數(shù)據(jù)集合D的樣本數(shù)量n,即對樣本集合D劃分為n份子集,每份子集只包含一個樣本。這個方法的優(yōu)缺點都十分的明顯,優(yōu)點點我們每次的訓(xùn)練集都與原始數(shù)據(jù)集非常接近,并且也能做到訓(xùn)練集與測試集是對立的,這樣可以保證我們得到的結(jié)果相對比較準(zhǔn)確。但相對而言,采取這樣的方式也意味著我們的計算開銷會大大增加。數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
首先選擇D1數(shù)據(jù)集作為測試集,D2,…D10作為訓(xùn)練集。在訓(xùn)練集上構(gòu)建模型,在測試集上進行模型評估,得到評估記過O1;
之后選擇D2數(shù)據(jù)集作為測試集,D1,D3,…D10作為訓(xùn)練集。在訓(xùn)練集上構(gòu)建模型,在測試集上進行模型評估,得到評估記過O2;
分別抽去D3,D4,…,D10作為測試集,一共重復(fù)10次,并得到10個結(jié)果:O1,O2,…,O10;
將得到10個結(jié)果:O1,O2,…,O10加和取平均,作為最終評估結(jié)果O。
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