在本文中，我们将讨论交叉验证及其在手写数字集上的使用。此外，我们将看到使用手写数字集的代码实现。
什么是交叉验证？
手写数字集的交叉验证将允许我们选择最佳参数，避免过度拟合训练数据集。它是一个试验的尝试程序，检查的交叉验证得分的每个参数，然后经过评估，选择最佳的程序。它也适用于商业工作流。
Scikit Learn中的Digits Dataset包含UCI ML手写数字数据集的副本。它是一个非常适合初学者的分类数据集，也是学习包括CNN在内的各种机器学习算法的良好数据集。
交叉验证是一种技术，我们使用数据集的子集训练模型，然后使用互补子集进行评估。交叉验证涉及的三个步骤如下：
- 保留部分样本数据集。
- 使用剩余的数据集训练模型。
- 使用数据集的保留部分测试模型。
K折交叉验证：在这种方法中，我们将数据集分成k个子集（称为折叠），然后对所有子集进行训练，但留下一个（k-1）子集来评估训练模型。在这种方法中，我们使用每次为测试目的保留的不同子集进行重复测试。
要执行K折交叉验证，我们可以使用cross_val_score方法来执行验证。下面是语法：
cross_val_score(model, X, y, cv=5)
model：它是我们想要拟合数据的估计器。
X：是训练数据。
y：是标签的数量。
cv：表示（分层）K折叠中的折叠数。
我们可以使用GridSearchCV，它在我们将要执行的参数网格上执行穷举搜索。它接受以下参数：
GridSearchCV(model, param_grid, cv=kf, scoring=‘accuracy’)
model：它是我们想要拟合数据的估计器。
param_grid：它将在提供的所有参数值组合上运行
cv：交叉验证策略。
scoring：它定义了评估交叉验证模型在测试集上的性能的策略。
对数据集执行K折交叉验证
步骤1：导入库
导入进一步步骤所需的所有必要库。这段python代码演示了如何使用scikit-learn库执行网格搜索来调整支持向量机（SVM）分类器的超参数。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.svm import SVC
步骤2：加载数据集
手写数字集通过load_digits（return_X_y=True）函数加载到该行中，该函数还将特征矩阵分配给X，并将关联的标签分配给y。
X, y = load_digits(return_X_y=True)
步骤3：使用numpy logspace定义网格参数
param_grid = {'C': np.logspace(-5, 5, 10)}
步骤4：在Sklearn中定义Kfold对象，并创建SVM分类器
此代码片段创建了一个KFold交叉验证对象，并使用sigmoid内核实例化了一个支持向量机（SVM）分类器。
svm = SVC(kernel="sigmoid")
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
步骤5：现在我们需要使用交叉验证和SVM执行GridSearchCV
# performing exhaustive search
grid_search = GridSearchCV(svm, param_grid, cv=kf, scoring='accuracy', return_train_score=True, verbose=3, n_jobs=-1)
grid_search.fit(X,y)
步骤6：绘制并打印结果
通过网格搜索找到的平均交叉验证分数、标准差和最佳超参数值绘制在此代码片段中。
scores_avg = grid_search.cv_results_['mean_test_score']
scores_std = grid_search.cv_results_['std_test_score']
param_values = grid_search.cv_results_['param_C']
# Do the plotting
plt.figure()
plt.semilogx(param_values, scores_avg)
plt.semilogx(param_values, np.array(scores_avg) + np.array(scores_std), "r--")
plt.semilogx(param_values, np.array(scores_avg) - np.array(scores_std), "g--")
locs, labels = plt.yticks()
plt.yticks(locs, list(map(lambda x: "%g" % x, locs)))
plt.ylabel("CV score")
plt.xlabel("Parameter C")
plt.ylim(0, 1.1)
plt.show()
# Print the best score and parameters
print('Best score:', grid_search.best_score_)
print('Best C:', grid_search.best_params_['C'])
输出
Best score: 0.9115242958836273
Best C: 0.2782559402207126
解释：我们看到分数在10-2之后增加，为我们的支持向量机分类器提供了更好的参数C。最终在100之后，我们再次看到一个下降，然后几乎是一个恒定的值。这里的CV分数越高，情况越好。
交叉验证的优点和缺点
优点
- 它提供了模型如何在未知数据上泛化的想法。
- 它有助于估计模型预测的准确估计。
- 交叉验证通过对未知数据提供更可靠的模型性能估计，有助于防止过拟合。
- 它可以用来优化模型的超参数
缺点
- 交叉验证需要更长的训练时间，因为我们多次拆分数据。例如，如果有5个折叠，并且我们的参数组合等于10，那么总共将有50次分裂和训练。当增加另一个参数时，它呈指数增长。
- 它需要巨大的处理能力。
- 交叉验证中折叠次数的选择会影响偏差-方差权衡，即，太少的折叠可能导致高方差，而太多的折叠可能导致高偏差
