如何使用 RandomizedSearchCV 正确实现 StratifiedKFold

Question

我正在尝试使用 stratifiedKFold 和 RandomizedSearchCV 实现随机森林分类器。问题是我可以看到 RandomizedSearchCV 的 "cv" 参数用于进行交叉验证。但我不明白这怎么可能。我需要 X_train、X_test、y_train、y_test 数据集，如果我尝试按照我看到的方式实现我的代码，那是不可能的拥有四套... 我见过类似下面的东西：

cross_val = StratifiedKFold(n_splits=split_number)
clf = RandomForestClassifier()
n_iter_search = 45
random_search = RandomizedSearchCV(clf, param_distributions=param_dist,
                               n_iter=n_iter_search,
                               scoring=Fscorer, cv=cross_val,
                               n_jobs=-1)
random_search.fit(X, y)

但问题是我需要用 X_train 和 y_train 数据集拟合我的数据，并用 X_train 和 X_test 数据集预测结果能够比较训练数据和测试数据中的结果，以评估可能的过度拟合...... 这是我的一段代码，我知道我做了两次工作，但我不知道如何正确使用 stratifiedKfold 和 RandomizedSearchCV:

...
cross_val = StratifiedKFold(n_splits=split_number)
index_iterator = cross_val.split(features_dataframe, classes_dataframe)
clf = RandomForestClassifier()
random_grid = _create_hyperparameter_finetuning_grid()
clf_random = RandomizedSearchCV(estimator = clf, param_distributions = random_grid, n_iter = 100, cv = cross_val,
                                verbose=2, random_state=42, n_jobs = -1)
for train_index, test_index in index_iterator:
    X_train, X_test = np.array(features_dataframe)[train_index], np.array(features_dataframe)[test_index]
    y_train, y_test = np.array(classes_dataframe)[train_index], np.array(classes_dataframe)[test_index]
    clf_random.fit(X_train, y_train)
    clf_list.append(clf_random)
    y_train_pred = clf_random.predict(X_train)
    train_accuracy = np.mean(y_train_pred.ravel() == y_train.ravel())*100
    train_accuracy_list.append(train_accuracy)
    y_test_pred = clf_random.predict(X_test)
    test_accuracy = np.mean(y_test_pred.ravel() == y_test.ravel())*100

    confusion_matrix = pd.crosstab(y_test.ravel(), y_test_pred.ravel(), rownames=['Actual Cultives'],
                                   colnames=['Predicted Cultives'])
...

如你所见，我正在做两次分层 K 折的工作，（或者这就是我认为我正在做的......）只是为了能够获得我需要评估的四个数据集我的系统。预先感谢您的帮助。

Answer 1

RandomizedSearchCV 用于寻找分类器的最佳参数。它选择随机参数并用它们拟合您的模型。之后需要评估这个模型，可以选择策略，就是cv参数。然后用另一个参数。你不需要做两次。你可以只写：

cross_val = StratifiedKFold(n_splits=split_number)
index_iterator = cross_val.split(features_dataframe, classes_dataframe)
clf = RandomForestClassifier()
random_grid = _create_hyperparameter_finetuning_grid()
clf_random = RandomizedSearchCV(estimator = clf, param_distributions = random_grid, n_iter = 100, cv = cross_val,
                                verbose=2, random_state=42, n_jobs = -1)
clf_random.fit(X, y)

而且一切都会自动完成。之后你应该查看 cv_results_ 或 best_estimator_ 等参数。如果你不想搜索分类器的最佳参数——你不应该使用 RandomizedSearchCV。就是为了那个。

这是一个很好的example。

更新： 尝试这样做：

clf = RandomForestClassifier()
random_grid = _create_hyperparameter_finetuning_grid()
clf_random = RandomizedSearchCV(estimator = clf, param_distributions = random_grid, 
                                score = 'accuracy', n_iter = 100, 
                                cv = StratifiedKFold(n_splits=split_number),
                                verbose=2, random_state=42, n_jobs = -1)
clf_random.fit(X, y)
print(clf_random.cv_results_)

这是你想要的吗？

cv_results_ 显示了所有拆分和所有迭代的训练和测试准确性。

Answer 2

params = { 
    'n_estimators': [200, 500],
    'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2'],
    'max_depth' : [4,5,6,7,8],
    'criterion' :['gini', 'entropy']
}

Answer 3

cross_val = StratifiedKFold(n_splits=5)
index_iterator = cross_val.split(X_train, y_train)
clf = RandomForestClassifier()
clf_random = RandomizedSearchCV(estimator = clf, param_distributions = params, n_iter =100, cv = cross_val,
                            verbose=2, random_state=42, n_jobs = -1,scoring='roc_auc')
clf_random.fit(X, y)

如何使用 RandomizedSearchCV 正确实现 StratifiedKFold

How to correctly implement StratifiedKFold with RandomizedSearchCV

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