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sklearn分层k折CV,线性模型如ElasticNetCV

cross-validation regression scikit-learn python

JE_Muc · 技术社区 · 5 年前

sklearn 很简单,很直接。但是在设置 cv=5 在线性CV模型中,比如 ElasticNetCV LassoCV 是一个 KFold 简历。出于各种原因,我想使用 StratifiedKFold . 从 documentation ,好像任何 cv= .

经过 cv=KFold(5) 工作如预期,但 cv=StratifiedKFold(5)

ValueError:支持的目标类型为:('binary','multiclass')。改为“连续”。

cross_val_score 试穿之后,但我想通过 层状褶皱

我最起码的工作示例是:

from sklearn.linear_model import ElasticNetCV
from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold
import numpy as np

x = np.arange(100, dtype=np.float64).reshape(-1, 1)
y = np.arange(100) + np.random.rand(100)

# KFold default implementation:
model_default = ElasticNetCV(cv=5)
model_default.fit(x, y)  # works fine
# KFold given as cv explicitly:
model_kfexp = ElasticNetCV(cv=KFold(5))
model_kfexp.fit(x, y)  # also works fine

# StratifiedKFold given as cv explicitly:
model_skf = ElasticNetCV(cv=StratifiedKFold(5))
model_skf.fit(x, y)  # THIS RAISES THE ERROR

层状褶皱

0 回复 | 直到 5 年前

Sergey Bushmanov 5 年前

问题的根源在于:

y = np.arange(100) + np.random.rand(100)

StratifiedKFold 无法从连续分布中取样,因此您的错误。尝试更改此行,您的代码将愉快地执行:

from sklearn.linear_model import ElasticNetCV
from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold
import numpy as np

x = np.arange(100, dtype=np.float64).reshape(-1, 1)
y = np.random.choice([0,1], size=100)

# KFold default implementation:
model_default = ElasticNetCV(cv=5)
model_default.fit(x, y)  # works fine
# KFold given as cv explicitly:
model_kfexp = ElasticNetCV(cv=KFold(5))
model_kfexp.fit(x, y)  # also works fine

# StratifiedKFold given as cv explicitly:
model_skf = ElasticNetCV(cv=StratifiedKFold(5))
model_skf.fit(x, y)  # no ERROR

注意

如果您对连续数据进行采样,请使用 KFold KFold公司 和任何适合你需要的。

附注2

仿效 pandas.cut (train_id, test_id) 发电机至 cv

x = np.arange(100, dtype=np.float64).reshape(-1, 1)
y = np.arange(100) + np.random.rand(100)

y_cat = pd.cut(y, 10, labels=range(10))
skf_gen = StratifiedKFold(5).split(x, y_cat)

model_skf = ElasticNetCV(cv=skf_gen)
model_skf.fit(x, y)  # no ERROR

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