交叉验证(Cross Validation),有的时候也称作循环估计(Rotation Estimation),是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法,该理论是由Seymour Geisser提出的。
在给定的建模样本中,拿出大部分样本进行建模型,留小部分样本用刚建立的模型进行预报,并求这小部分样本的预报误差,记录它们的平方加和。这个过程一直进行,直到所有的样本都被预报了一次而且仅被预报一次。把每个样本的预报误差平方加和,称为PRESS(predicted Error Sum of Squares)。
常用的精度测试方法主要是交叉验证,例如10折交叉验证(10-fold cross validation),将数据集分成十份,轮流将其中9份做训练1份做验证,10次的结果的均值作为对算法精度的估计,一般还需要进行多次10折交叉验证求均值,例如:10次10折交叉验证,以求更精确一点。这个方法的优势在于,同时重复运用随机产生的子样本进行训练和验证,每次的结果验证一次。
"""这里是正确的代码"""
def cross_10folds(data,folds,jiange,start_index,end_index):
df_test=data[start_index*jiange:end_index*jiange] #数据刚好可以做10折交叉验证。
df_test_index=list(df_test.index)
df_test_flag=data.index.isin(df_test_index) #都转换为list来判定成员资格
diff_flag = [not f for f in df_test_flag] # 不是df_test_flag里面的索引的索引记为df_train_index的索引集合
df_train= data[diff_flag]
return df_train,df_test
path='C:/Users/Administrator/Desktop/zhou1.csv'
columns1=['cid','side_effects']
import pandas as pd
#data=pd.read_csv(path)[:100] #经验证划分完全正确
data=pd.read_csv(path)
data.columns=columns1
folds=10
jiange=int(data.shape[0]/folds)
#10次10折交叉验证的代码
for i in range(1,11):
#将数据集随机打散
data=data.sample(frac = 1) #随机打乱样本
for i in range(1,folds+1):
df_train,df_test=cross_10folds(data,folds,jiange,i-1,i) #起始和尾部索引
df_train.to_csv('C:/Users/Administrator/Desktop/zhou/train_'+str(i)+'.csv',index=True,header=True) #检验对了再改成False
df_test.to_csv('C:/Users/Administrator/Desktop/zhou/test_'+str(i)+'.csv',index=True,header=True)
1.matlab版本代码实现:
%十折交叉验证\
[m,n]=size(train_bags); %蛋白质的数量的个数
indices=crossvalind('Kfold',m,10);
temp_Hamming_Loss=zeros(1,10);
temp_Macro_F1=zeros(1,10);
temp_Micro_F1=zeros(1,10);
for k=1:1:10
test=(indices==k); %获取验证集,但是最后替换掉了
train=~test;
train_data=train_bags(train,:); %训练集的包
train_target=train_lable(:,train); %训练集的标记
test_bags=train_bags(test,:); %十折交叉验证的测试集包
test_target=train_lable(:,test); %十折交叉验证的测试集标记
2.Python3版本代码实现:
2.1.简易5折交叉验证分割结果打印:未随机打散的情形下
#简易5折交叉验证分割结果打印:未随机打散的情形下
from sklearn.cross_validation import KFold
kf = KFold(150,n_folds=5, shuffle=False)
for eachfold in kf:
print(eachfold,'=========') #kf是一个长度为5的list,list中的每个元素是一次10折交叉验证的划分结果。
5折交叉验证划分结果的前半部分是trainset,后半部分是testset
(array([ 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42,
43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55,
56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68,
69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81,
82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94,
95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107,
108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120,
121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133,
134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146,
147, 148, 149]), array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]))
====================================================
(array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12,
13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25,
26, 27, 28, 29, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68,
69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81,
82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94,
95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107,
108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120,
121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133,
134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146,
147, 148, 149]), array([30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46,
47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59]))
====================================================
(array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12,
13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25,
26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38,
39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51,
52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 90, 91, 92, 93, 94,
95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107,
108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120,
121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133,
134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146,
147, 148, 149]), array([60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76,
77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89]))
====================================================
(array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12,
13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25,
26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38,
39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51,
52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64,
65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77,
78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 120,
121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133,
134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146,
147, 148, 149]), array([ 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102,
103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115,
116, 117, 118, 119]))
====================================================
(array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12,
13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25,
26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38,
39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51,
52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64,
65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77,
78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90,
91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103,
104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116,
117, 118, 119]), array([120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132,
133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145,
146, 147, 148, 149]))
2.2.随机打散数据并做10次10折交叉验证
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
from sklearn import cross_validation
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
iris = datasets.load_iris()
X=iris.data
Y=iris.target
def tenFolds(X,Y):
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
skf= StratifiedKFold(n_splits=10)
from sklearn.cross_validation import cross_val_score
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=5)
zhou=[]
#shoushou=list(skf.split(X,Y)) #发现每一个都是tuple类型的数据
for train_index,test_index in skf.split(X,Y):
print('Train: ',train_index,'Test: ',test_index)
X_train,X_test=X[train_index],X[test_index]
Y_train,Y_test=Y[train_index],Y[test_index]
v10=cross_val_score(clf,X_train,Y_train,cv=5).mean()
zhou.append(v10)
print('均值:',np.mean(zhou))
print('方差:',np.std(zhou))
return zhou,np.mean(zhou)+np.std(zhou)
# X:features Y:targets cv:k
import pandas as pd
all_valid=[]
mean_var=[]
#做10次10折交叉验证结果分析
for i in range(1,11):
df1=pd.DataFrame(X)
df2=pd.DataFrame(Y)
df3=pd.concat([df1,df2],axis=1)
df3.columns=['f1','f2','f3','f4','label']
df3=df3.sample(frac = 1) #随机打乱样本
df3.index=range(150)
X1=np.array(df3[['f1','f2','f3','f4']])
Y1=np.array(df3['label'])
zhou,vsd= tenFolds(X1,Y1)
all_valid.append(zhou)
mean_var.append(vsd)
np.mean(mean_var)
all_valid
[0.9777777777777776, 0.962962962962963, 0.962962962962963, 0.9703703703703702, 0.9703703703703702, 0.9703703703703702, 0.9777777777777779, 0.9555555555555555, 0.9555555555555555, 0.9703703703703702]
[0.9555555555555555, 0.9703703703703704, 0.962962962962963, 0.9555555555555555, 0.9703703703703704, 0.962962962962963, 0.9703703703703702, 0.9925925925925926, 0.9703703703703702, 0.9777777777777776]
[0.9703703703703704, 0.9777777777777779, 0.9555555555555555, 0.9703703703703704, 0.9703703703703704, 0.9481481481481481, 0.9703703703703704, 0.962962962962963, 0.962962962962963,
0.9777777777777779]
[0.9703703703703702, 0.9703703703703702, 0.962962962962963, 0.9851851851851852, 0.962962962962963, 0.962962962962963,
0.9703703703703702, 0.9777777777777779, 0.9703703703703702, 0.9703703703703702]
[0.9777777777777779, 0.962962962962963, 0.9555555555555555, 0.962962962962963, 0.962962962962963, 0.9555555555555555,
0.9703703703703702, 0.9777777777777776, 0.9407407407407407, 0.9777777777777776]
[0.9481481481481481, 0.9703703703703704, 0.9777777777777779, 0.9407407407407409, 0.962962962962963, 0.9555555555555555, 0.9555555555555555, 0.962962962962963, 0.9703703703703702, 0.9851851851851852]
[0.9777777777777776, 0.9777777777777776, 0.9777777777777776, 0.9703703703703704, 0.9925925925925926, 0.9851851851851852, 0.9777777777777779, 0.9703703703703704, 0.9703703703703704, 0.9851851851851852]
[0.962962962962963, 0.9703703703703702, 0.9703703703703704, 0.962962962962963, 0.9703703703703702, 0.9777777777777779, 0.9481481481481481, 0.9555555555555555, 0.9481481481481481, 0.9555555555555557]
[0.962962962962963, 0.9703703703703702, 0.9555555555555555, 0.9703703703703704, 0.9703703703703702, 0.962962962962963, 0.9703703703703702, 0.962962962962963, 0.9555555555555555,
0.962962962962963]
[0.9703703703703702, 0.962962962962963, 0.9555555555555555, 0.962962962962963, 0.9703703703703702, 0.9703703703703702, 0.9777777777777779, 0.9851851851851852, 0.9777777777777779, 0.9703703703703702]
mean_var
0.9749615103905077
0.9792592592592592
0.9755863663546611
0.9769957569703696
0.975823919626472
0.9757929689449547
0.9855066526904122
0.9718518518518519
0.9699876405729984
0.9784847786297061
分层交叉验证和不平衡数据集的处理:
https://blog.csdn.net/asialee_bird/article/details/83714612
Python smote例程:使用sklearn的make_classification生成不平衡数据样本
https://blog.csdn.net/levy_cui/article/details/86707049
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文章浏览阅读7.1k次。在Asp.net上使用Excel导出功能,如果文件名出现中文,便会以乱码视之。 解决方法: fileName = HttpUtility.UrlEncode(fileName, System.Text.Encoding.UTF8);_asp.net utf8 导出中文字符乱码
文章浏览阅读2.1k次,点赞4次,收藏23次。第一次实验 词法分析实验报告设计思想词法分析的主要任务是根据文法的词汇表以及对应约定的编码进行一定的识别,找出文件中所有的合法的单词,并给出一定的信息作为最后的结果,用于后续语法分析程序的使用;本实验针对 PL/0 语言 的文法、词汇表编写一个词法分析程序,对于每个单词根据词汇表输出: (单词种类, 单词的值) 二元对。词汇表:种别编码单词符号助记符0beginb..._对pl/0作以下修改扩充。增加单词
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文章浏览阅读6.8k次,点赞12次,收藏125次。1. 单目相机标定引言相机标定已经研究多年,标定的算法可以分为基于摄影测量的标定和自标定。其中,应用最为广泛的还是张正友标定法。这是一种简单灵活、高鲁棒性、低成本的相机标定算法。仅需要一台相机和一块平面标定板构建相机标定系统,在标定过程中,相机拍摄多个角度下(至少两个角度,推荐10~20个角度)的标定板图像(相机和标定板都可以移动),即可对相机的内外参数进行标定。下面介绍张氏标定法(以下也这么称呼)的原理。原理相机模型和单应矩阵相机标定,就是对相机的内外参数进行计算的过程,从而得到物体到图像的投影_相机-投影仪标定
文章浏览阅读2.2k次。文章目录Wayland 架构Wayland 渲染Wayland的 硬件支持简 述: 翻译一篇关于和 wayland 有关的技术文章, 其英文标题为Wayland Architecture .Wayland 架构若是想要更好的理解 Wayland 架构及其与 X (X11 or X Window System) 结构;一种很好的方法是将事件从输入设备就开始跟踪, 查看期间所有的屏幕上出现的变化。这就是我们现在对 X 的理解。 内核是从一个输入设备中获取一个事件,并通过 evdev 输入_wayland