python实现留一法_机器学习基础

使用留一验证法进行分析

由于交叉验证法每次选取的测试集是随机的，因此每次运算结果未必相同。此时可采用留一验证法进行分析。

选取第0组作为测试集，其它为训练集重新训练模型，对第0组数据进行预测并验证是否正确。

选取第1组作为测试集，其它为训练集重新训练模型，对第1组数据进行预测并验证是否正确。

...

选取第n-1组作为测试集，其它为训练集重新训练模型，对第n-1组数据进行预测并验证是否正确。

统计这n组结果的准确率

from sklearn import datasets #鸢尾花数据集被sklearn的datasets所包含，需要引用

from sklearn.cross_validation import train_test_split

from sklearn.svm import SVC

from numpy import *

def data_svc_test(data, target, index): #3个参数分别为数据、类型编号标签、被选取的编号

x_train = vstack((data[0:index],data[index+1:-1])); #除第index号之外的数据为训练集

x_test = data[index]; #第index号数据为测试集

y_train = hstack((target[0:index],target[index+1:-1])); #除第index号之外标签为训练集

y_test = target[index]; #第index号标签为测试集

SVC_0 = SVC(kernel='rbf'); #建立SVC模型

SVC_0.fit(x_train,y_train)

predict = SVC_0.predict(x_test);

return predict==y_test; #返回结果是否预测正确

iris_dataset = datasets.load_iris();

iris_data = iris_dataset.data;

iris_target = iris_dataset.target;

length = iris_target.shape[0];

right = 0; #正确项个数

for i in range(0,length): #所有数据依次作为测试集，其余数据为训练集进行训练

right += data_svc_test(iris_data, iris_target, i);

print("%f%%"%(right*100.0/length)); #分类准确率

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