一、交叉验证
1.1 原理简述
交叉验证是一种常用的模型选择方法。如果给定的样本数据充足，进行模型选择的一种简单的方法是随机地将数据集切分成三部分，分别为训练集（training set）、验证集（validation set）和测试集（test set）。训练集用于训练模型，验证集用于模型的选择，而测试集用于最终对学习方法的评估。在学习到的不同复杂度的模型中，选择对验证集有最小预测误差的模型。由于验证集有足够多的数据，用它对模型进行选择也是有效的。
但实际运用中经常会出现数据不足的情况，为了选择更好的模型，可以采用交叉验证方法。交叉验证的基本想法是重复地使用数据；把给定的数据进行切分，将切分的数据集合为训练集和测试集，在此基础上反复地进行训练、测试以及模型选择。
根据不同的切分方法，交叉验证分为以下三种：
1.1.1 简单交叉验证
首先随机的将样本数据分为两部分，一部分作为训练集，另一部分作为测试集（比如： 70%的训练集，30%的测试集）；然后用训练集在各种条件下来训练模型，在测试集上评价各模型的测试误差。选择出测试误差最小的模型。
1.1.2 S折交叉验证
S折交叉验证是运用最多的方法，首先把样本数据随机的分成S份，每次随机的选择S-1份作为训练集，剩下的1份做测试集。当这一轮完成后，重新随机选择S-1份来训练数据。若干轮（小于S）之后，选择损失函数评估最优的模型和参数。
1.1.3 留一交叉验证
它是第二种情况的特例，此时S=样本数N（N为给定数据集的容量），这样对于N个样本，每次选择N-1个样本来训练数据，留一个样本来验证模型预测的好坏。此方法主要用于样本量非常少的情况。
1.2 sklearn代码实现
在sklearn中的数据集，使用交叉验证对KNN模型进行试验。
#导入所需的包
import numpy as np
import sklearn.datasets as dataset
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score #封装在sklearn中的交叉验证包
# 加载数据
data = dataset.load_digits()
X = data.datay = data.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4,random_state=666)# 通过交叉验证进行调参knn_clf=KNeighborsClassifier()
scores=cross_val_score(knn_clf,X_train,y_train)
print(scores)
运行结果：
[0.98895028 0.97777778 0.96629213]
由上述结果可见，数据被分为三份，通过交叉验证的方式得到的每个组合的准确度为0.98895028、0.97777778和0.96629213。3是默认的分割分数，可以通过cv参数调整数据被分割的份数。
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