python - 在 sklearn 中使用决策树回归和交叉验证

Question

我是统计方法的新手，请原谅我的天真。当使用来自 sklearn 的决策树回归(例如 DecisionTreeRegressor 和 RandomForestRegressor)时，我在理解交叉验证的执行时遇到了问题。我的数据集从具有多个预测变量(y = 单个因变量；X = 多个自变量)到具有单个预测变量并且包含足够多的案例(> 10k)。以下解释适用于所有情况。

使用标准方法对回归变量进行拟合和评分时:

dt = DecisionTreeRegressor()
rf = RandomForestRegressor()

dt.fit(X,y)
rf.fit(X,y)

dt_score = dt.score(X,y)
rf_score = rf.score(X,y)

dt_score 和 rf_score 返回有前途的 R 平方值 (> 0.7)，但是我知道 DT 的过度拟合属性以及较小程度的 RF。因此，我尝试通过交叉验证(10 倍)对回归变量进行评分，以获得更真实的准确性表示:

dt = DecisionTreeRegressor()
rf = RandomForestRegressor()

dt.fit(X,y)
rf.fit(X,y)

dt_scores = cross_val_score(dt, X, y, cv = 10)
rf_scores = cross_val_score(rf, X, y, cv = 10) 

dt_score = round(sum(dt_scores )/len(dt_scores ), 3)
rf_score = round(sum(rf_scores )/len(rf_scores ), 3)

这个交叉验证的结果总是返回负值。我假设它们是根据 sklearn 指南的 R 平方值:默认情况下，每次 CV 迭代计算的分数是估计器的分数方法(两者的分数方法回归量是 R 平方)。基本 KFold 交叉验证指南给出的解释是:然后将每个折叠用作验证一次，而剩余的 k - 1 个折叠构成训练集。

当我使用 10 个旧的 cv 时，我的理解是:我的数据集被分成 10 个相等的部分，对于每个部分，其余 9 个部分用于训练(我不确定这是一个拟合操作还是一个分数操作)，其余部分用于验证(不确定为验证做了什么)。这些回归器对我来说是一个完整的“黑匣子”，所以我不知道树是如何用于回归的，以及交叉验证从哪里得到它的 R 平方值。

总而言之，我很难理解交叉验证为何会如此显着地降低准确性(R 平方)？我是否对回归变量使用了交叉验证？对决策树回归器使用交叉验证是否有意义？我应该使用另一种交叉验证方法吗？

谢谢

Answer 1

整理了一个小代码片段，阐明了如何使用 DecisionTreeRegressor 和交叉验证。

一个。在第一个代码片段中使用了“cross_val_score”。但是，r2_score 可能有负分，从而洞察模型学习不佳的情况。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, 
test_size=0.20, random_state=0)

dt = DecisionTreeRegressor(random_state=0, criterion="mae")
dt_fit = dt.fit(X_train, y_train)

dt_scores = cross_val_score(dt_fit, X_train, y_train, cv = 5)
print("mean cross validation score: {}".format(np.mean(dt_scores)))
print("score without cv: {}".format(dt_fit.score(X_train, y_train)))

# on the test or hold-out set
from sklearn.metrics import r2_score
print(r2_score(y_test, dt_fit.predict(X_test)))
print(dt_fit.score(X_test, y_test))

B.在下一节中，使用交叉验证对参数“min_samples_split”执行 GridSerach，然后使用最佳估计器对 valiation/holdout 集进行评分。 # 使用网格搜索: 从 sklearn.model_selection 导入 GridSearchCV 从 sklearn.metrics 导入 make_scorer 从 sklearn.metrics 导入 mean_absolute_error 从 sklearn.metrics 导入 r2_score

scoring = make_scorer(r2_score)
g_cv = GridSearchCV(DecisionTreeRegressor(random_state=0),
              param_grid={'min_samples_split': range(2, 10)},
              scoring=scoring, cv=5, refit=True)

g_cv.fit(X_train, y_train)
g_cv.best_params_

result = g_cv.cv_results_
# print(result)
r2_score(y_test, g_cv.best_estimator_.predict(X_test))

希望这有用。

引用:

https://www.programcreek.com/python/example/75177/sklearn.cross_validation.cross_val_score