使用 RFECV 和 GridSearch 部分手动应用管道和嵌套交叉验证

Question

我正在尝试以比在 cross_val_score 中使用 GridSearchCV 更手动的方式实现嵌套交叉验证，因此我可以更好地控制我正在做的事情，请考虑数据泄露，看看我的变量和超参数是如何变化的并记录下来，也可以更清楚地了解一切是如何工作的。

我想问一下你觉得下面这个实现是否合适。

处理管道：数据泄漏

分类变量

cat_pipe = Pipeline([("encoder",OneHotEncoder(drop="first"))])

可以分类的数值特征

num_pipe = Pipeline([("encoder",OneHotEncoder(drop="first"))])

连续变量

num_cont_pipe = Pipeline([("scaler",StandardScaler())])

preprocessor = ColumnTransformer(transformers=[('cat', cat_pipe, cat_var),
                                               ('num', num_pipe, num_cat_vars), "num_cont",num_cont_pipe,num_cont)],n_jobs=-1)#,sparse_threshold=0)

嵌套交叉验证

cv_outer = StratifiedKFold(n_splits=5, random_state=0)
cv_inner = StratifiedKFold(n_splits=10,random_state=0) # RepeatedStratifiedKFold(n_repeats=3,n_splits=10,random_state=0)

估算器和模型

estimator = RandomForestClassifier(class_weight="balanced")
model = XGBClassifier(eval_metric="logloss")

特征选择和超参数优化

rfe = RFECV(estimator,cv=cv_inner, scoring="roc_auc",n_jobs=-1)

实施

for train_ix, test_ix in cv_outer.split(X,y):
    time_start_outer = time.time()

    X_train = X.iloc[train_ix,:]
    X_test = X.iloc[test_ix,:]
    y_train = y.iloc[train_ix]
    y_test = y.iloc[test_ix]


    # Data Prep
    X_train_enc = preprocessor.fit_transform(X_train)
    X_test_enc = preprocessor.transform(X_test)

        
    # Feature Selection
    X_train_enc_var = rfe.fit(X_train_enc,y_train)
    print(f"The number of features selected is {X_train_enc_var.n_features_}", sep="/n")
    X_train_enc_var = rfe.transform(X_train_enc)
    X_test_enc_var = rfe.transform(X_test_enc)

    # Hyperparameter tuning 
    counter = Counter(y_train)
    weight = counter[0] / counter[1]
    hyper_params = {
        # XGBClassifier
        "scale_pos_weight":[1,2,3,4,5,6,weight,7,8,9,10,11,12]
        }

    grid_search = GridSearchCV(model,cv=cv_inner,param_grid=hyper_params,n_jobs=-1,scoring="roc_auc")
    X_train_enc_var_hyp = grid_search.fit(X_train_enc_var,y_train)

    best_model = X_train_enc_var_hyp.best_estimator_

    yhat = best_model.predict(X_test_enc_var)
    # evaluate the model
    score = roc_auc_score(y_test, yhat)

    # store the result
    outer_results.append(score)
    outer_params.append(X_train_enc_var_hyp.best_params_)

    # report progress
    print(f' test_score= {score}, validation_score= {X_train_enc_var_hyp.best_score_}')


# summarize the estimated performance of the model
print(f'best_score: {np.mean(outer_results)}, {np.std(outer_results)}')

Answer 1

我注意到三件事。

首先，不重要：

    # Feature Selection
    X_train_enc_var = rfe.fit(X_train_enc,y_train)
    print(f"The number of features selected is {X_train_enc_var.n_features_}", sep="/n")
    X_train_enc_var = rfe.transform(X_train_enc)
    X_test_enc_var = rfe.transform(X_test_enc)

您将拟合的 rfe 保存到 X_train_enc_var，然后两行之后将其覆盖为转换后的数据集。这一切都按照你想要的方式进行，但也许对变量名更诚实：

    X_train_enc_var = rfe.fit_transform(X_train_enc,y_train)
    X_test_enc_var = rfe.transform(X_test_enc)
    print(f"The number of features selected is {rfe.n_features_}", sep="/n")

其次，您使用相同的 cv_inner，分别用于递归特征消除和网格搜索。这意味着所选特征的数量具有来自（内部）测试折叠的信息，因此网格搜索分数可能存在乐观偏差。这可能没什么大不了的，因为您只关心搜索的相对分数。但是也许某些超参数组合会在不同数量的特征下做得更好，因此会受到惩罚。

最后，最严重但也最容易解决的问题是：您调用 best_model.predict(...)，但由于您正在使用 roc_auc_score，因此您需要 best_model.predict_proba(...)[:, 1] 来获得概率分数（对于积极 class).

另一个建议：由于您正在进行大量计算，请保存更多信息：例如 rfe 的 grid_scores_、网格搜索的 cv_results_。

使用 RFECV 和 GridSearch 部分手动应用管道和嵌套交叉验证

Applying Pipeline and Nested Cross validation partly manually with RFECV and GridSearch

python

machine-learning

feature-selection

scikit-learn

cross-validation