我们在建模时，经常会遇到这样的情况：模型在训练样本集上拟合成功后的性能评价指标都表现较好，但在测试样本集上的验证效果却表现很差，这种偏差情况出现的原因，往往是模型出现了过拟合问题（如图1所示），直接反映了训练好的模型在新样本应用时的泛化能力较弱。当然，这种现象在实际建模场景中是很常见的，但为了得到一个满足业务需求且性能效果可用的模型，我们必然会采取有效的措施来解决这类问题。在这种建模实际业务场景下，交叉验证的思想方法便发挥了很重要的作用，从本质上来讲，交叉验证可以充分使用所有的训练数据用于评估模型，这为模型最终的稳定输出设定了良好的条件。
图1 模型过拟合交叉验证（Cross-Validation），核心思想就是重复使用数据，将建模样本数据集进行拆分，然后组合成不同的训练集和测试集，在训练集中训练模型，在测试集中评价模型。在这样数据拆分的原理逻辑应用下，可以得到多个不同的训练集和测试集，其中某一个训练集的样本可能是下一个测试集的样本。交叉验证的目的是有效估计模型的测试误差，或称为泛化能力，然后根据模型验证的性能结果对比，选择精度较高的合适模型。交叉验证在实际应用中，K折交叉验证较为常用，但需要了解的是，交叉验证还有其他几种常用的经典方法。本文为了便于大家在建模过程中可以有效获取合理的模型，将具体介绍下在实际工作场景中最常用的几种交叉验证方法，包括HoldOut交叉验证、K-Fold交叉验证、分层K-Fold交叉验证、Shuffle-Split交叉验证、Leave-P-Out交叉验证等。为了便于说明各交叉验证方法的实现过程，我们通过具体的样本数据，同步给出各方法的实现过程与输出结果。样本数据包含8000条样本与12个字段，分别为主键ID、目标变量Y、特征变量X01~X10，部分样例如图2所示。
图2 样本数据1、HoldOut交叉验证
HoldOut交叉验证，是将整个数据集按照一定比例随机划分为训练集和验证集，在实际情景中，训练集与验证集的拆分比例一般为7:3或8:2。这种方法是最基础的也是最简单的交叉验证方法，由于在每次构建模型过程中，模型训练集上仅拟合一次，因此任务执行速度很快，但为了保证模型相对稳定，往往可以多次对数据进行拆分并训练模型，最后从中选择性能表现较优模型。在Python语言中，HoldOut交叉验证可通过调用函数train_test_split( )来选取数据，具体代码实现过程如图2所示（以逻辑回归算法分类为例），最终输出模型在训练集与测试集的准确率指标结果如图3所示。
图3 HoldOut交叉验证代码
图4 HoldOut交叉验证结果2、K折交叉验证
K折交叉验证（K-Fold），这种方法的思想是将整个样本数据集拆分为K个相同大小的子样本，每个分区样本可以称为一个“折叠”，因此拆分后的样本数据可理解为K折。其中，某任意1折数据作为验证集，而其余K-1折数据相应作为作训练集。在交叉验证过程中，训练集与验证集的交替会重复K次，也就是每个折叠的分区样本数据都会作为验证集，其他折叠的数据作为训练集。模型训练后的最终精度评估，可以通过取K个模型在对应验证数据集上的平均精度。在Python语言中，K折交叉验证可通过调用函数cross_val_score( )与KFold( )来选取数据，具体代码实现过程如图5所示（以逻辑回归分类算法为例），最终输出模型在训练集与测试集的准确率指标结果如图6所示。
图5 K折交叉验证代码、
图6 K折交叉验证结果3、分层K折交叉验证
分层K折交叉验证，主要原理逻辑与K折交叉验证是类似的，仍然是将整个样本数据集拆分为K个部分，最关键的区别是分层K折交叉验证通过对目标变量的分层抽样，使得每个折叠数据集的目标变量分布比例，与整个样本数据的目标情况保持一致，有效解决样本不均衡的情况，因此是K折交叉验证的优化版，且更能满足实际业务场景的需求。在Python语言中，分层K折交叉验证可通过调用函数cross_val_score( )与StratifiedKFold( )来选取数据，具体代码实现过程如图7所示（以逻辑回归分类算法为例），最终输出模型在训练集与测试集的准确率指标结果如图8所示。
图7 分层K折交叉验证代码
图8 分层K折交叉验证结果4、Shuffle-Split交叉验证
Shuffle-Split交叉验证（蒙特卡罗交叉验证），这种方法虽然同样采用了样本数据随机拆分的思想，但实现过程主要有两个优点，一个是可以自由指定训练集与验证集的样本量大小，另一个是可以定义循环验证的重复次数n，相比K折交叉验证的固定K次重复明显更为灵活。在数据随机拆分的过程中，可以指定训练集与验证集的样本占比大小，二者比例之和没有必须为100%的要求，当比例小于1时，剩余占比的数据不参与模型的训练与验证。在Python语言中，Shuffle-Split交叉验证可通过调用函数cross_val_score( )与ShuffleSplit( )来选取数据，具体代码实现过程如图9所示（以逻辑回归分类算法为例），最终输出模型在训练集与测试集的准确率指标结果如图10所示。
图9 Shuffle-Split交叉验证代码
图10 Shuffle-Split交叉验证结果5、Leave-P-Out交叉验证
Leave-P-Out交叉验证，是通过指定p值后，p个样本作为验证集，剩余np个也不能作为训练集，然后不断重复这个过程，直到整个样本数据都作为验证集，这种方法的缺点是任务耗时较长，相比前几种方法应用相对较少。在Python语言中，Leave-P-Out交叉验证可通过调用函数cross_val_score( )与LeavePOut( )来选取数据，具体代码实现过程如图11所示（以逻辑回归分类算法为例）。
图11 Leave-P-Out交叉验证结果综合以上内容，我们结合实际样本数据，介绍了在实际工作场景中比较常用的几种交叉验证方法，包括HoldOut、K-Fold、分层K-Fold、Leave-P-Out、Shuffle-Split的交叉验证。当然，还有其他验证方法，例如留一交叉验证、时间序列交叉验证等，具体需要根据数据样本情况而定。但是，在实际建模过程中，无论采取哪种交叉验证方法，其目的都是为了获得一个综合性能较好的模型。针对以上介绍的几种交叉验证方法，在实际应用的过程中，需要注意以下几点：
（1）HoldOut、K-Fold、Leave-P-Out、Shuffle-Split交叉验证方法都不太适合样本不平衡的情况，可能会出现训练样本的目标取值分布与验证样本存在较大偏差，而分层K-Fold交叉验证可以有效解决样本不平衡问题；
（2）Leave-P-Out交叉验证虽然抽取数据较为详尽，但任务耗时较久，尤其是针对参数定义较为复杂的模型算法，一般情况下不建议使用；
（3）以上各方法在指定参数条件下，均采用随机抽样方法得到训练集与验证集，对样本的分配是随机的，因此不适合对排序有要求的时间序列样本数据；
（4）交叉验证方法在实际应用中，往往与网格搜索进行综合应用，一方面可以有效避免模型过拟合现象从而获得较为稳定的模型，另一方面可以通过多参数配置反复训练得到性能较优的模型。为了便于大家对模型交叉验证常用方法的进一步熟悉，我们准备了与本文内容同步的样本数据与python代码，供大家参考学习，详情请移至知识星球查看相关内容。
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