scikit-learn StratifiedKFold 实现

如何解决scikit-learn StratifiedKFold 实现

我很难从 https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html#stratification 中理解 scikit-learn 的 StratifiedKfold

并通过添加 RandomOversample:

实现示例部分

X,y = np.ones((50,1)),np.hstack(([0] * 45,[1] * 5))

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
ros = RandomOverSampler(sampling_strategy='minority',random_state=0)
X_ros,y_ros = ros.fit_sample(X,y)

skf = StratifiedKFold(n_splits=5,shuffle = True)

for train,test in skf.split(X_ros,y_ros):
       print('train -  {}   |   test -  {}'.format(
         np.bincount(y_ros[train]),np.bincount(y_ros[test])))
       print(f"y_ros_test  {y_ros[test]}")

输出

train -  [36 36]   |   test -  [9 9]
y_ros_test  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
train -  [36 36]   |   test -  [9 9]
y_ros_test  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
train -  [36 36]   |   test -  [9 9]
y_ros_test  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
train -  [36 36]   |   test -  [9 9]
y_ros_test  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
train -  [36 36]   |   test -  [9 9]
y_ros_test  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1]

我的问题：

1. 我们在哪里定义训练和测试分割（分层 Kfold 中的 80% 和 20%）？ 我可以从 straditifiedkfold 看到 n_splits 定义了折叠数，但不是我认为的拆分。这部分让我很困惑。

2. 当我有 y_ros_test 时，为什么我在 9 0's 和 9 1's 中得到 n_splits=5？ 根据探索它应该是 50/5 = 10 ，所以不是每个分裂中的 5 1's 和 5 0's 吗？

解决方法

关于您的第一个问题：使用交叉验证 (CV) 时没有任何训练测试拆分；发生的情况是，在每一轮 CV 中，一个折叠用作测试集，其余用作训练。因此，当 n_splits=5 时，像这里一样，在每一轮中，1/5（即 20%）的数据用作测试集，而剩余的 4/5（即 80%）用于训练。所以是的，确定 n_splits 参数唯一地定义了拆分，并且不需要任何进一步的确定（对于 n_splits=4，您将获得 75-25 拆分）。

关于您的第二个问题，您似乎忘记了在拆分之前对数据进行了过采样。使用初始 X 和 y（即没有过采样）运行您的代码确实给出了大小为 50/5 = 10 的 y_test，尽管这并不平衡（平衡是过采样的结果） ) 但分层（每一折都保留原始数据的类比）：

skf = StratifiedKFold(n_splits=5,shuffle = True)

for train,test in skf.split(X,y):
       print('train -  {}   |   test -  {}'.format(
         np.bincount(y[train]),np.bincount(y[test])))
       print(f"y_test  {y[test]}")

结果：

train -  [36  4]   |   test -  [9 1]
y_test  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1]
train -  [36  4]   |   test -  [9 1]
y_test  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1]
train -  [36  4]   |   test -  [9 1]
y_test  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1]
train -  [36  4]   |   test -  [9 1]
y_test  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1]
train -  [36  4]   |   test -  [9 1]
y_test  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1]

由于对少数类进行过采样实际上会增加数据集的大小，因此只能期望您获得与 y_ros_test 相关性更大的 y_test（此处为 18 个样本，而不是 10 个）。>

从方法论上讲，如果您已经对数据进行过采样以平衡类表示，则实际上不需要分层抽样。