深度学习模型的五折交叉验证 五折交叉验证法代码

假定在某一个项目中，没有现成的数据集划分，你需要手动将该数据集划分为训练、验证和测试集，一般比例取60%：20%：20%。 但是仅仅通过随机选取某一个数据集划分可能是不全面的，因而我们应该使用五折交叉验证，使得每个子集都有可能成为测试集，从而取五折测试集的平均性能作为整体算法的性能，即如下图所示。

那么如何用代码实现呢？

假定我们有一个图像文件夹img_path，希望通过遍历该图像文件夹来获取五折划分对应的训练-验证-测试子集。

这里我们首先考虑一个简单的非图像数据，我们直接给出相应的代码：

import numpy as np

# 定义数据集，假设有4222个样本
Num=4222
data = np.arange(Num)

# 定义 5 折交叉验证的 k 值
k = 5

# 计算每个折的大小
fold_size = int(len(data) / k)

# 设置随机种子,以确保无论运行多少次，打乱后的结果都会相同
np.random.seed(42)

# 随机打乱数据集
np.random.shuffle(data)

# 划分训练集、测试集和验证集
for i in range(k):
    # 计算当前折的起始位置和结束位置
    start = i * fold_size
    end = (i + 1) * fold_size
    if Num-end < fold_size: # 防止末尾有剩余
        end = Num

    # 将当前折作为测试集，其余折作为训练集
    test_set = data[start:end]

    #邻近测试集的下一个折作为验证集
    val_start = end%Num
    val_end = val_start + fold_size
    if Num-val_end < fold_size:  # 防止末尾有剩余
        val_end = Num

    val_set = data[val_start:val_end]
    test_val_set = np.concatenate([test_set, val_set])

    # 其余为训练集，第一种算法，优选
    train_set = np.array([x for x in data if x not in test_val_set])
    # 计算两个集合的差集，第二种算法
    train_set2 = np.array(list(set(data) - set(test_val_set)))


    # 输出当前折的数据情况
    print(f"Fold {i + 1}:")
    print(f"Train set size: {len(train_set)}")
    print(f"Validation set size: {len(val_set)}")
    print(f"Test set size: {len(test_set)}")
    print("=====================")

在此基础上，我们给出图像数据的代码：

import numpy as np
from os.path import join, splitext, split, isfile
import os, sys, argparse
import time

# 定义数据集，假设有4222个样本
img_path = 'H:/dataset/CVBL/IrisImage-single/'
imgs = [i for i in os.listdir(img_path)]
Num = len(imgs)
data = np.arange(Num)

# 定义 5 折交叉验证的 k 值
k = 5

# 计算每个折的大小
fold_size = int(len(data) / k)

# 设置随机种子,以确保无论运行多少次，打乱后的结果都会相同
np.random.seed(42)
# 随机打乱数据集
np.random.shuffle(data)

# 划分训练集、测试集和验证集
for i in range(k):
    # 计算当前折的起始位置和结束位置
    start = i * fold_size
    end = (i + 1) * fold_size
    if Num-end < fold_size: # 防止末尾有剩余
        end = Num

    # 将当前折作为测试集，其余折作为训练集
    test_set = data[start:end]
    test_img_set = [imgs[index] for index in test_set]

    #邻近测试集的下一个折作为验证集
    val_start = end%Num
    val_end = val_start + fold_size
    if Num-val_end < fold_size:  # 防止末尾有剩余
        val_end = Num

    val_set = data[val_start:val_end]
    val_img_set = [imgs[index] for index in val_set]
    test_val_set = np.concatenate([test_set, val_set])

    # 其余为训练集，第一种算法，优选
    train_set = np.array([x for x in data if x not in test_val_set])
    # 计算两个集合的差集，第二种算法
    train_set2 = np.array(list(set(data) - set(test_val_set)))
    train_img_set = [imgs[index] for index in train_set]

    # 输出当前折的数据情况
    print(f"Fold {i + 1}:")
    print(f"Train set size: {len(train_set)}")
    print(f"Validation set size: {len(val_set)}")
    print(f"Test set size: {len(test_set)}")
    print("=====================")