Python sklearn KFold 生成交叉驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的方法

更新時(shí)間：2018年12月11日 15:13:49 作者：Ichimaru_Gin_

今天小編就為大家分享一篇Python sklearn KFold 生成交叉驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

源起：

1.我要做交叉驗(yàn)證，需要每個(gè)訓(xùn)練集和測(cè)試集都保持相同的樣本分布比例，直接用sklearn提供的KFold并不能滿足這個(gè)需求。

2.將生成的交叉驗(yàn)證數(shù)據(jù)集保存成CSV文件，而不是直接用sklearn訓(xùn)練分類模型。

3.在編碼過(guò)程中有一的誤區(qū)需要注意：

這個(gè)sklearn官方給出的文檔

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import KFold
 
>>> X = ["a", "b", "c", "d"]
>>> kf = KFold(n_splits=2)
>>> for train, test in kf.split(X):
...  print("%s %s" % (train, test))
[2 3] [0 1]
[0 1] [2 3]

我之前犯的一個(gè)錯(cuò)誤是將train，test理解成原數(shù)據(jù)集分割成子數(shù)據(jù)集之后的子數(shù)據(jù)集索引。而實(shí)際上，它就是原始數(shù)據(jù)集本身的樣本索引。

源碼：

# -*- coding:utf-8 -*-
# 得到交叉驗(yàn)證數(shù)據(jù)集，保存成CSV文件
# 輸入是一個(gè)包含正常惡意標(biāo)簽的完整數(shù)據(jù)集，在讀數(shù)據(jù)的時(shí)候分開保存到datasetBenign，datasetMalicious
# 分別對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行KFold，最后合并保存
 
from sklearn.model_selection import KFold
import csv
 
def writeInFile(benignKFTrain, benignKFTest, maliciousKFTrain, maliciousKFTest, i, datasetBenign, datasetMalicious):
 newTrainFilePath = "E:\\hadoopExperimentResult\\5KFold\\AllDataSetIIR10\\dataset\\ImbalancedAllTraffic-train-%s.csv" % i
 newTestFilePath = "E:\\hadoopExperimentResult\\5KFold\\AllDataSetIIR10\\dataset\\IImbalancedAllTraffic-test-%s.csv" % i
 newTrainFile = open(newTrainFilePath, "wb")# wb 為防止空行
 newTestFile = open(newTestFilePath, "wb")
 writerTrain = csv.writer(newTrainFile)
 writerTest = csv.writer(newTestFile)
 for index in benignKFTrain:
  writerTrain.writerow(datasetBenign[index])
 for index in benignKFTest:
  writerTest.writerow(datasetBenign[index])
 for index in maliciousKFTrain:
  writerTrain.writerow(datasetMalicious[index])
 for index in maliciousKFTest:
  writerTest.writerow(datasetMalicious[index])
 newTrainFile.close()
 newTestFile.close()
 
 
def getKFoldDataSet(datasetPath):
 # CSV讀取文件
 # 開始從文件中讀取全部的數(shù)據(jù)集
 datasetFile = file(datasetPath, 'rb')
 datasetBenign = []
 datasetMalicious = []
 readerDataset = csv.reader(datasetFile)
 for line in readerDataset:
  if len(line) > 1:
   curLine = []
   curLine.append(float(line[0]))
   curLine.append(float(line[1]))
   curLine.append(float(line[2]))
   curLine.append(float(line[3]))
   curLine.append(float(line[4]))
   curLine.append(float(line[5]))
   curLine.append(float(line[6]))
   curLine.append(line[7])
   if line[7] == "benign":
    datasetBenign.append(curLine)
   else:
    datasetMalicious.append(curLine)
 
 # 交叉驗(yàn)證分割數(shù)據(jù)集
 K = 5
 kf = KFold(n_splits=K)
 benignKFTrain = []; benignKFTest = []
 for train,test in kf.split(datasetBenign):
  benignKFTrain.append(train)
  benignKFTest.append(test)
 maliciousKFTrain=[]; maliciousKFTest=[]
 for train,test in kf.split(datasetMalicious):
  maliciousKFTrain.append(train)
  maliciousKFTest.append(test)
 for i in range(K):
  print "======================== "+ str(i)+ " ========================"
  print benignKFTrain[i], benignKFTest[i]
  print maliciousKFTrain[i],maliciousKFTest[i]
  writeInFile(benignKFTrain[i], benignKFTest[i], maliciousKFTrain[i], maliciousKFTest[i], i, datasetBenign,
     datasetMalicious)
 
 datasetFile.close()
 
 
if __name__ == "__main__":
 
 getKFoldDataSet(r"E:\hadoopExperimentResult\5KFold\AllDataSetIIR10\dataset\ImbalancedAllTraffic-10.csv")

以上這篇Python sklearn KFold 生成交叉驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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