机器学习

在机器学习建模过程中，我们已经确定了模型的评估指标和样本数据，我们在训练模型通过根据最好的评估指标选择最佳模型，用来训练模型的数据叫做训练集，用于评估模型的数据叫做测试集，训练集上的误差叫做训练误差或者经验误差，测试集上的误差叫做测试误差。

在样本划分和模型验证的过程中，存在着不同的抽样方法和验证方法。关于样本相关的方法我们上一篇文章中已经写了，没有看的请回到主页看上一篇文章，本文主要聊一聊模型验证的方法。

模型验证的方法主要在于划分训练集和测试集，如何划分训练集和测试集的方法统称为交叉验证，交叉验证有很多种方法，不同方法适用于不同场景。我们主要看一看最常用几种：

1 Holdout检验

Holdout检验又叫留出法，是最简单也是最直接的验证方法，它将样本数据划分成互斥的两个部分，一部分作为训练集，一部分作为测试集，在训练集上训练模型，在测试集上测试模型，包括绘制ROC曲线、计算精确率和召回率等指标来评估模型性能。这种方法正因为它的简单直接，缺点也是很明显的，它不能充分利用数据去训练模型，而且模型的结果严重依赖于最初的训练集和测试集的划分。如果测试集越大，训练集就越小，得到的模型极大可能跟全量的数据训练出来的模型产生极大的偏差；如果训练集数据量越大，测试集就越小，得到的模型测试结果的可信度就比较低。实际工作中，一般把1/3的数据作为测试集，2/3的数据作为训练集。不仅仅是划分数据量，划分内容比例也会影响模型结果，这里具体要靠采样方法解决这个问题。

2 K-Fold交叉验证

K-Fold交叉验证将数据集划分成K的互斥的数据子集，依次遍历这K个子集，每次都把当前的子集作为测试集，其余所有的子集作为训练集，最后把K次评估指标的平均值作为最终的评估指标。K-Fold交叉验证的稳定性和K的取值有很大关系。K值太小实验稳定性不够，K值太大都可能导致建模成本提高，一般K值取10。

当数据样本量为N，且K=N时，就是留一法，每一条样本都当成是测试集，其余数据作为训练集。留一法的优缺点都很明显：首先计算成本很高，而且在测试数据时，一条数据的结果不太好绘制ROC曲线，计算精确率和召回率这些模型指标，但是留一法在数据稀疏的时候，还有很适用的。

3 自助法

不管是Holdout检验还是K-Flod交叉验证，都是基于划分训练集和测试集合方法进行模型评估的，然而，当样本规模比较小的时候，将样本进行划分会让训练集变得更小，这样可能会影响模型的训练结果。自助法就可以很好解决这种情况，以自主采样为基础，使用有放回的重复采样的方式进行训练集和测试集的构建。

Holdout检验和K-Flod交叉验证在训练模型时用的数据都只是整个数据集的一个子集，得到的模型会因为训练集大小不一致产生一定的偏差，而自助法能解决这个问题。但是自助法改变了初始数据集的分布，会引入估计偏差，所以在数据量足够多的时候，一般使用前两种放法，而在数据量比较小的时候，选择使用自助法。