0. 引言

平时进行机器学习实验，大多数情况下都是使用train-test直接划分的方法，这种方法一般来说，对于数据量比较的数据集，影响不是很大，但是对于数据集比较小的数据集来说，就有所偏颇。（我记得这是某个书上说的，深度学习的课程上也有所提及）。而对于数据量比较少的数据集，更多的是用K折交叉验证。当然，这种方法，本质上也是一样的。对于编码实现来说，基本上就是几行代码的事情。

而且，平时一般来说，还会在训练集中划分一个验证集，通过验证集的效果来进行具体的参数选择。

但是如果这些代码都自己来进行编程的话，就有点太伤脑筋了。所以，一般都是直接调用库函数来实现。

而且，有一个问题，在于还要进行一些归一化的内容，所以需要考虑。这些也都是能够进行自动化的。

本篇文章主要介绍了交叉验证的代码，同时还包含参数选择和Pipeline等内容，这样可以保证对于预处理或者其他的一些参数都能有优化选择。

1. 交叉验证

如果是进行普通的交叉验证的话，其实处理完数据之后，直接将这部分数据按照一行代码：

cross_val_score( model, X, y)

即可。但是前面也提到，还要进行相关的参数选择，所以要对代码进行一些调整。

在文章[1]中给出了简单的步骤，具体代码如下：

# automatic nested cross-validation for random forest on a classification dataset
from numpy import mean
from numpy import std
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# create dataset
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=1, n_informative=10, n_redundant=10)
# configure the cross-validation procedure
cv_inner = KFold(n_splits=3, shuffle=True, random_state=1)
# define the model
model = RandomForestClassifier(random_state=1)
# define search space
space = dict()
space['n_estimators'] = [10, 100, 500]
space['max_features'] = [2, 4, 6]
# define search
search = GridSearchCV(model, space, scoring='accuracy', n_jobs=1, cv=cv_inner, refit=True)
# configure the cross-validation procedure
cv_outer = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=1)
# execute the nested cross-validation
scores = cross_val_score(search, X, y, scoring='accuracy', cv=cv_outer, n_jobs=-1)
# report performance
print('Accuracy: %.3f (%.3f)' % (mean(scores), std(scores)))

文章中，这段代码之前是通过自己来编程实现相同的功能；利用KFlod实现外层的数据集循环。具体可以看文章内容。上述代码中，比较容易发生的歧义的地方就是GridSearchCV；但是这个部分是可以看做一个单独的模型。而且从官方的文档来看，其中refit参数的默认值是True，使用效果最好的参数，并且重新在整个数据集上进行训练。这样就能理解了。

2. Pipeline

先上代码：


#X,y是整个数据集

parameters = {
       "lda__n_components" : list(range(1, 35)),
        "rf__min_samples_leaf": [1, 2, 4],
        "rf__min_samples_split":[2, 5, 10],
        "rf__max_depth": [int(x) for x in np.linspace(10, 110, num = 10)]
}

steps = [
            ("min", StandardScaler()), 
            ('lda', LinearDiscriminantAnalysis()),
            ('rf', RandomForestClassifier(n_jobs = -1)),
]
    
model = Pipeline(steps = steps)
    
inner_cv = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle= True)
grid_model = GridSearchCV(
        model, 
        parameters,
        scoring='accuracy', n_jobs=-1, cv = inner_cv,
)
outer_cv = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle= True)#, random_state=1)

n_scores = cross_val_score(
        grid_model, X, y, 
        scoring = 'accuracy', cv = outer_cv, 
        n_jobs=-1, error_score='raise'
)

print('Accuracy: %.3f (%.3f)' % (mean(n_scores), std(n_scores)))

虽然前面的代码能够实现交叉验证，但是一般来说，对于数据集还要进行一些预处理，这个问题就需要Pipeline来解决；但是同时还要进行参数的选择，因为在弄Pipeline的时候，已经进行了命名。所以参数在选择的时候，参数字典的键值是在Pipeline的名字作为前缀。在文章[2]中，代码差不多。
文章[3]中实现了相同功能的代码。