机器学习算法交叉验证最频繁犯的6个错误

交叉验证是保证模型有效的方法，同时也是防止模型过拟合的方法。但在有限的数据集中，交叉验证容易出现一些错误使用。

本文将介绍在使用交叉验证中，常见的一些错误情况，希望读者在阅读后可以避免再次犯错。

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什么是交叉验证？

交叉验证（Cross-Validation）是验证模型有效性的方法，具体的实践流程如下：

• 步骤1：数据集划分为K份，其中K-1份作为训练集，剩余1份作为验证集。

• 步骤2：训练集并记录验证集精度。

• 步骤3：将操作上述循环K次。

交叉验证与按照比例划分的方法，与如下优点：

• 交叉验证可以验证模型多次，减少了模型误差中的偏差，验证集精度更加可信。

• 交叉验证可以得到多个模型，在测试集上可以进行多次预测，增加预测结果的多样性。

错误1：选择错误的折数

在交叉验证中折数对应K值，是决定了数据集应该划分为多少份，以及模型训练多少次的设置。当然K值需要人工设置，一般设置为5。

K值越小，模型训练次数越少，但模型验证集精度的偏差更大。K值一般不会选择2或者3。K值越大，模型训练的次数越多，需要更多的计算量，但模型验证集的偏差更小。但K值极少数会大于10。

当然选择K值还需要考虑样本的个数，我们希望K值能反应模型验证集精度。另一个可选的方法是尝试多个K值，然后查看模型精度是是否与K值相关。

错误2：数据分布不同

在进行训练与验证时，我们希望训练集和验证集分布保持一致。最直观的分布是标签分布，我们推荐使用StratifiedKFold来代替KFold。当然也存在一些特殊情况，如果数据样本按照对照组划分，则在划分时也需要考虑分组对照的情况，这里则需要参考StratifiedGroupKfold。

上述划分逻辑只考虑到单个类别情况下的划分，更加复杂的还有数值标签的划分，以及多标签下的情况。

如下演示数值标签的划分，可以将数值进行离散化分箱，然后继续使用StratifiedKFold。

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
def create_folds(df, n_grp, n_s=5):

    df['Fold'] = -1
    skf = StratifiedKFold(n_splits=n_s)
    df['grp'] = pd.cut(df.target, n_grp, labels=False)
    target = df.grp
    for fold_no, (t, v) in enumerate(skf.split(target, target)):
        df.loc[v, 'Fold'] = fold_no
    return df
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错误3：数据划分后采样

下采样和上采样是解决样本不均衡的常见操作，但如果遇到数据划分，我们是先采样再划分验证集，还是先划分验证集再采样？

这里推荐对验证集不进行任何采样，因为验证集本身是验证模型的精度，用来反应模型的泛化能力。因此验证集数据的分布应该是采样之前的分布。

kfold = KFold(n_splits=n_splits)
scores = []
for train,valid in kfold.split(data):
        train_oversampled = oversample_function(train)
        score = train_and_validate(train_oversampled,valid)
        scores.append(score)
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如果采样是必不可少的一步，还是推荐先采样再划分验证集，这样至少训练集和验证集是同分布的。

错误4：过拟合验证集

在我们进行特征工程时，经常会编写如下逻辑的代码：

• 将训练集和测试集拼接一起，进行PCA

• 计算标签编码，然后划分验证集

上述操作都会泄露标签的信息，也就是有隐藏的Leak风险。举一个例子，现在我们对用户进行风险预测，如果按照用户职业进行标签编码，然后再划分验证集，这样会让我们的验证集精度虚高。

正确的做法是先将数据集划分训练集和验证集，在训练集上计算标签编码，然后在验证集上进行映射。 不应该使用验证集进行任何的特征提取和转换过程。

错误5：乱序的时序划分

在时间序列中，数据是按照次序出现的，因此我们在划分验证集时需要考虑时间的先后次序，将验证集划分在训练集之后。当然可以直接参考TimeSeriesSplit划分的逻辑。

在时序特征中，滞后特征是非常有效的一类。但也经常会泄露验证集信息。滞后特征应该在划分验证集之后，再进行操作。

错误6：数据划分的随机性

虽然数据划分可以得到多个模型，并减少模型验证集的随机性。但数据划分的过程本身还是存在随机性的。

如下代码所示，我们在划分数据集时可以考虑设置随机种子，然后就可以固定数据划分的逻辑。当然也可以训练多次，得到更加稳定的验证集结果。

SEEDS = [1, 2, 3, 4, 5]
ScoreMetric = []

for seed in SEEDS:
    seed_all(seed) # 设置所有seed
    kfold = KFold(n_splits=5, random_state=seed)
    scores = []

    for train,valid in kfold.split(data):
        score = train_and_validate(train,valid)
        scores.append(score)

    ScoreMetric.append(scores)
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