這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)Python sklearn KFold如何生成交叉驗證數(shù)據(jù)集，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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源起：

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

2.將生成的交叉驗證數(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.在編碼過程中有一的誤區(qū)需要注意：

這個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]

我之前犯的一個錯誤是將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 -*-
# 得到交叉驗證數(shù)據(jù)集，保存成CSV文件
# 輸入是一個包含正常惡意標(biāo)簽的完整數(shù)據(jù)集，在讀數(shù)據(jù)的時候分開保存到datasetBenign，datasetMalicious
# 分別對兩個數(shù)據(jù)集進行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")

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當(dāng)前名稱：PythonsklearnKFold如何生成交叉驗證數(shù)據(jù)集-創(chuàng)新互聯(lián)
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