Scikit-learn 中 KNN 分类器中的网格搜索参数和交叉验证数据集

Question

我正在尝试使用 SciKit-Learn 执行我的第一个 KNN 分类器。我一直在关注用户指南和其他在线示例，但有几件事我不确定。为此 post 让我们使用以下

X = 数据 Y = 目标

1) 在我读过的大多数机器学习介绍页面中，似乎都说你想要一个训练集、一个验证集和一个测试集。据我了解，交叉验证允许您结合训练集和验证集来训练模型，然后您应该在测试集上对其进行测试以获得分数。然而，我在论文中看到，在很多情况下，你可以只对整个数据集进行交叉验证，然后将 CV 分数报告为准确性。我知道在理想情况下你会想要测试单独的数据，但如果这是合法的，我想交叉验证我的整个数据集并报告这些分数

2) 所以开始这个过程

我定义我的 KNN 分类器如下

knn = KNeighborsClassifier(algorithm = 'brute')

我搜索最好的 n_neighbors 使用

clf = GridSearchCV(knn, parameters, cv=5)

现在如果我说

clf.fit(X,Y)

我可以使用

检查最佳参数

clf.best_params_

然后我可以得到一个分数

clf.score(X,Y)

但是 - 据我了解，这还没有交叉验证模型，因为它只给出 1 个分数？

如果我看到了 clf.best_params_ = 14 我可以继续

knn2 = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 14, algorithm='brute')
cross_val_score(knn2, X, Y, cv=5)

现在我知道数据已经过交叉验证，但我不知道使用 clf.fit 找到最佳参数然后使用 cross_val_score 与新的 knn 模型是否合法？

3) 我知道 'proper' 方法如下

拆分为 X_train、X_test、Y_train、Y_test、缩放训练集 -> 将变换应用于测试集

knn = KNeighborsClassifier(algorithm = 'brute')
clf = GridSearchCV(knn, parameters, cv=5)
clf.fit(X_train,Y_train)
clf.best_params_

然后我可以得到一个分数

clf.score(X_test,Y_test)

在这种情况下，是否使用最佳参数计算得分？

我希望这是有道理的。我一直试图在没有 posting 的情况下尽可能多地找到，但我已经到了我认为获得一些直接答案会更容易的地步。

在我的脑海中，我试图使用整个数据集获得一些交叉验证的分数，但也使用网格搜索（或类似的东西）来微调参数。

提前致谢

Answer 1

是的，您可以对整个数据集进行 CV，这是可行的，但我仍然建议您至少将数据分成 2 组，一组用于 CV，一组用于测试。
.score 函数应该 return 根据 documentation 的单个 float 值，这是 [=12] 的分数=]（这是你在给定的 X,Y

GridSearchCV

如果您发现最好的参数是 14，您可以继续在您的模型中使用它，但如果您给它更多的参数，您应该设置所有参数。（- 我这么说是因为你没有给出你的参数列表）是的，再次检查你的简历是合法的，以防万一这个模型是否和它应该的一样好。

希望这能让事情变得更清楚:)

Answer 2

如果数据集很小，您可能没有 train/test 拆分的奢侈。人们通常仅根据交叉验证来估计模型的预测能力。在上面的代码中，GridSearchCV 在拟合模型 (clf.fit(X, y)) 时执行 5 折交叉验证，方法是将训练集拆分为内部训练集 (80%) 和验证集 (20%)。

您可以通过 clf.cv_results_ 访问包括验证分数在内的模型性能指标。您要查看的指标包括 mean_test_score（在您的情况下，每个 n_neighbor 应该有 1 个分数）。您可能还想打开 'mean_train_score' 以了解模型是否过度拟合。请参阅下面的示例代码以了解模型设置（注意 knn 是一种非参数 ML 模型，它对特征的规模很敏感，因此人们经常使用 StandardScaler 对特征进行归一化）：

    pipe = Pipeline([
        ('sc', StandardScaler()),     
        ('knn', KNeighborsClassifier(algorithm='brute')) 
    ])
    params = {
        'knn__n_neighbors': [3, 5, 7, 9, 11] # usually odd numbers
    }
    clf = GridSearchCV(estimator=pipe,           
                      param_grid=params, 
                      cv=5,
                      return_train_score=True) # Turn on cv train scores
    clf.fit(X, y)

快速提示：样本数的平方根通常是 n_neighbor 的不错选择，因此请确保将其包含在 GridSearchCV 中。希望这对您有所帮助。

Scikit-learn 中 KNN 分类器中的网格搜索参数和交叉验证数据集

Grid Search parameter and cross-validated data set in KNN classifier in Scikit-learn

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