交叉验证cross validation

基于tensorflow2.0的交叉验证实现方法。

交叉验证是啥

机器学习模型常常不能很好地对未经过训练的数据进行归纳。有时候表现良好然而有些时候表现糟糕。为了确保模型能在未见数据上表现良好，引出使一种称为K折交叉验证（K-Fold cross-validation）的重新采样技术。

我们训练的时候通常将数据分成三个部分，即训练集、验证集和测试集。但是如果当数据量有限时，将数据集划分为训练集和验证集，可能会导致一些具有有用信息的数据点被排除在训练过程之外，导致模型无法正确地学习数据的分布。这时候交叉验证可以做出一些改进：
cross-validation

与其他方法相比，K-Fold 给出了一个偏差较小的模型。在k - fold 中，我们有一个参数k。这个参数决定数据集将被划分的折叠数。每一次折叠都有机会出现在训练集(k-1)中，这反过来又确保了数据集中的每一次观察都出现在数据集中，从而使模型能够更好地学习底层数据分布。如上图中k的值为5。

使用的k值一般在5或10之间。k的值不应该太低或太高。如果k的值太低(比如k = 2)，我们将得到一个高度偏置的模型。这种情况类似于将数据集拆分为训练集和验证集，因此偏差（bias）较高，方差（variance）较低。如果k的值很大(比如k = n(总体的数量))，那么这种方法称为Leave One Out CV (LOOCV)。在这种情况下，偏差会很低，但方差会很高，模型会过度拟合，导致模型无法在测试集上推广。

另一种方法是在将数据集拆分为k次折叠之前只将数据集洗牌一次，然后再拆分，这样每个类中的观察值的分布在每次折叠中保持不变。测试集也不会在连续的迭代之间重叠。这种方法称为Stratified K-Fold。该方法适用于不平衡数据集。

具体代码实现

这里的编程环境是Tensorflow2.0，要实现交叉验证的核心功能，可以借助sklearn库的KFold和StratifiedKFold类。

from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold

具体使用方法可以参考官方wiki：KFold和StratifiedKFold

可以先参考如下文章，前两个具有极大的参考价值：

实现

这是自己自己再综合过程中完成的代码片段：

#coding:utf-8
# Based on tensorflow 2.2
from model_verTF2 import class_net
from data import *
from tensorflow.keras import callbacks
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold
import os

# enable GPU
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
config = tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.8
tf.compat.v1.keras.backend.set_session(tf.compat.v1.Session(config=config))

# Model confiuration
BATCH_SIZE = 2
EPOCH = 200
FOLD = 9
path = './train_image'
save_dir = './saved_models/'

fold_var = 1
total_data = len(os.listdir(path))
labels = get_all_label(path)

# Define K-fold cross validation
kf = KFold(n_splits=FOLD, shuffle=True, random_state=6)
skf = StratifiedKFold(n_splits=FOLD, random_state=6, shuffle=True)

VALIDATION_ACCURACY = []
VALIDATION_LOSS = []

# Train by cross validation
for train_index, val_index in skf.split(np.zeros(total_data),labels):

    train_iter = batch_generator_cross_validation(path=path, index=train_index, 		  batch_size=BATCH_SIZE,train=True)
    val_iter = batch_generator_cross_validation(path=path, index=val_index, batch_size=BATCH_SIZE,train=False)

    model = class_net()
    ckpt = callbacks.ModelCheckpoint(save_dir+get_model_name(fold_var),
                                     monitor='val_accuracy', verbose=1,
                                     save_best_only=True, mode='max')
    log = callbacks.CSVLogger(save_dir+'model_log'+str(fold_var)+'.csv')
    callbacks_list = [ckpt, log]

    print('--------------------------------------------------------')
    print(f'Training for fold {fold_var} ...')
    history = model.fit(x=train_iter,
                        steps_per_epoch=len(train_index)/BATCH_SIZE,
                        epochs=EPOCH,
                        validation_data=val_iter,
                        validation_steps=len(val_index)/BATCH_SIZE,
                        callbacks=callbacks_list)

    plot_log(save_dir+'model_log'+str(fold_var)+'.csv')

    # load best model to evaluate
    model.load_weights("./saved_models/model_"+str(fold_var)+".h5")

    results = model.evaluate(x=val_iter, steps=len(val_index)/BATCH_SIZE)
    results = dict(zip(model.metrics_names, results))

    VALIDATION_ACCURACY.append(results['accuracy'])
    VALIDATION_LOSS.append(results['loss'])

    tf.keras.backend.clear_session()

    fold_var += 1

print('----------------------------------------')
print('Score per fold')
for i in range(0, len(VALIDATION_LOSS)):
    print('------------------------------------------')
    print(f'> Flod {i+1} - Val_loss:{VALIDATION_LOSS[i]} - Val_accuracy:{VALIDATION_ACCURACY[i]}')

代码段不太完整，留作自己以后检查时调用，待项目完成会放到github上开源，毕竟太辣鸡，只能各种拼凑一下勉强维持一下生活的样子。😱

乱谈府

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交叉验证是啥

具体代码实现

实现

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