交叉验证改进模型参数(交叉验证后的模型如何保存)

导语：模型调参必备技能-交叉验证

在一般训练监督学习模型的时候，我们一般将数据分为训练集和测试集来进行测试，比如训练集为总样本量的80%，测试集的总样本量剩余的20%。一般考虑将测试数据的评价指标（如准确率）作为整个模型的评价指标，因为我们训练模型不是为了拟合，而是为了预测。

那么在模型验证时候，往往将总样本数据只进行1次的训练和测试的数据划分是不合理的，因为这样我们训练的模型只是提高了那20%数据的准确率。实际在训练模型时我们最常用的方法就是K折交叉验证，英文为K-fold方法。

K折交叉验证非常容易理解，就是将样本集分成K份，依次将其中1份作为测试集，余下作为训练集，那么循环下来就是进行了K次的训练，得到K个评价指标，将这K个评价指标的均值作为模型的评价指标。一般K取值为5或10，根据样本的总体数量决定。

[python]

import numpy as npfrom sklearn.model_selection import KFoldfrom sklearn.svm import SVCclf = SVC(C=0.1)X = np.random.rand(50,4)y = np.random.randint(4,size =(50,1))kf = KFold(n_splits=5)for train_index, test_index in kf.split(X): X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] y_train, y_test = y[train_index], y[test_index] model_train = clf.fit(X_train, y_train) y_predict = clf.predict(X_test) print(y_predict)

这种方式的交叉验证，相当于半自动化的拆分，这样做的好处是我们能得到每个测试样本的模型输出结果，有助于我们根据业务模型分析错误结果的原因，总结出到底什么样的数据会经常出错，其实这是一种非常有用的改进模型的方式。

当然在更高级的自动寻参方式如GridsearchCV中，直接一个参数cv=5，函数包就会把你的样本数据进行拆分进行交叉验证，你坐等 查看模型的训练结果即可。但是这相当于是个黑盒，我们只得到了模型评价结果，无法分析具体是哪些样本错了。

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