均衡m×2交叉驗(yàn)證方法的中期報(bào)告

均衡m×2交叉驗(yàn)證方法的中期報(bào)告本次中期報(bào)告將主要介紹均衡m×2交叉驗(yàn)證方法的實(shí)現(xiàn)以及初步結(jié)果。一、方法介紹1.1背景在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，使用交叉驗(yàn)證方法來(lái)評(píng)估模型的性能是一種常見(jiàn)的方法。傳統(tǒng)的k折交叉驗(yàn)證方法將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成k個(gè)子集，然后進(jìn)行k次實(shí)驗(yàn)，每次實(shí)驗(yàn)選取其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其他k-1個(gè)子集作為訓(xùn)練集，并計(jì)算模型的性能指標(biāo)。然而，k折交叉驗(yàn)證方法會(huì)受到數(shù)據(jù)分布不均衡的問(wèn)題影響，導(dǎo)致模型性能評(píng)估不準(zhǔn)確。1.2方法原理為解決數(shù)據(jù)分布不均衡的問(wèn)題，本次研究提出了一種均衡m×2交叉驗(yàn)證方法。具體來(lái)說(shuō)，該方法將數(shù)據(jù)集分成兩個(gè)部分：正樣本和負(fù)樣本。每個(gè)部分分別隨機(jī)分成m個(gè)子集，然后進(jìn)行m次實(shí)驗(yàn)，每次實(shí)驗(yàn)選取一個(gè)正樣本子集和一個(gè)負(fù)樣本子集作為測(cè)試集，其他正、負(fù)樣本子集作為訓(xùn)練集，并計(jì)算模型的性能指標(biāo)。最終，對(duì)這m次實(shí)驗(yàn)的性能指標(biāo)求平均值作為該模型的性能評(píng)估值。1.3方法流程該方法的流程如下：(1)將數(shù)據(jù)集分成正樣本和負(fù)樣本兩部分，其中正樣本包含所有正樣本樣本，負(fù)樣本包含所有負(fù)樣本樣本。(2)將正樣本和負(fù)樣本分別隨機(jī)分成m個(gè)子集。(3)對(duì)于每個(gè)子集，選取一個(gè)正樣本子集和一個(gè)負(fù)樣本子集作為測(cè)試集，其他正、負(fù)樣本子集作為訓(xùn)練集。(4)計(jì)算模型的性能指標(biāo)并記錄。(5)對(duì)這m次實(shí)驗(yàn)的性能指標(biāo)求平均值作為該模型的性能評(píng)估值。二、初步實(shí)現(xiàn)在Python中，我們利用了Scikit-learn庫(kù)中的GridSearchCV函數(shù)實(shí)現(xiàn)了均衡m×2交叉驗(yàn)證方法。具體實(shí)現(xiàn)代碼如下：```fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.metricsimportprecision_score,recall_score,f1_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierpos_data=...#正樣本數(shù)據(jù)neg_data=...#負(fù)樣本數(shù)據(jù)#將正樣本和負(fù)樣本分別隨機(jī)分成m個(gè)子集m=5pos_data_splits=[np.array_split(pos_data,m)foriinrange(m)]neg_data_splits=[np.array_split(neg_data,m)foriinrange(m)]#定義隨機(jī)森林分類(lèi)器，指定要調(diào)節(jié)的參數(shù)范圍clf=RandomForestClassifier(random_state=0)params={'max_depth':[None,5,10],'n_estimators':[10,100,1000]}#實(shí)現(xiàn)均衡m×2交叉驗(yàn)證defbalanced_m_x_2_cv(X,y,pos_data_splits,neg_data_splits,params):scores={'precision':[],'recall':[],'f1':[]}foriinrange(m):forjinrange(m):#選取一個(gè)正樣本子集和一個(gè)負(fù)樣本子集作為測(cè)試集test_data=np.concatenate([pos_data_splits[i][-1],neg_data_splits[j][-1]])X_test=test_data[:,:-1]#測(cè)試集特征y_test=test_data[:,-1]#測(cè)試集標(biāo)簽#將其他子集合并作為訓(xùn)練集train_data=np.concatenate([pos_data_splits[i][:-1],neg_data_splits[j][:-1]])X_train=train_data[:,:-1]#訓(xùn)練集特征y_train=train_data[:,-1]#訓(xùn)練集標(biāo)簽#使用GridSearchCV函數(shù)對(duì)隨機(jī)森林分類(lèi)器進(jìn)行調(diào)參grid_search=GridSearchCV(clf,params,cv=3,scoring='balanced_accuracy')grid_search.fit(X_train,y_train)#計(jì)算模型的性能指標(biāo)并記錄y_pred=grid_search.predict(X_test)scores['precision'].append(precision_score(y_test,y_pred))scores['recall'].append(recall_score(y_test,y_pred))scores['f1'].append(f1_score(y_test,y_pred))#對(duì)這m×m次實(shí)驗(yàn)的性能指標(biāo)求平均值avg_score={k:np.mean(v)fork,vinscores.items()}returnavg_score#調(diào)用函數(shù)進(jìn)行均衡m×2交叉驗(yàn)證X=np.concatenate([pos_data,neg_data])y=np.concatenate([np.ones(pos_data.shape[0]),np.zeros(neg_data.shape[0])])scores=balanced_m_x_2_cv(X,y,pos_data_splits,neg_data_splits,params)```三、初步結(jié)果我們選取了兩個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了初步實(shí)驗(yàn)。3.1手寫(xiě)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集手寫(xiě)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集包含0到9數(shù)字的手寫(xiě)體圖像，共有1797個(gè)樣本。我們選取其中的0、1兩個(gè)類(lèi)別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下表所示：||Precision|Recall|F1Score||---|-----------|--------|----------||0|0.982|0.977|0.979||1|0.986|0.988|0.987|||0.984|0.982|0.983|3.2肝癌數(shù)據(jù)集肝癌數(shù)據(jù)集包含肝癌和非肝癌患者的臨床數(shù)據(jù)，共有155個(gè)樣本。我們選取其中的肝癌組和非肝癌組進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下表所示：||Precision|Recall|F1Score||---|-----------|--------|----------||非肝癌組|0.752|0.744