sklearn应用于机器学习时的验证方法

        在讨论sklearn实现验证前，记录一个关于模型验证的常识以便今后查阅。

        在通过训练获得一个对象后，需要进行验证。此时，对于验证数据有一定的要求。之前，我的做法是从原始数据中随机抽取10000组数据进行验证，验证效果证明还可以。但是突然发现一个问题，由于应用是用于检测异常信息，而异常信息与正常信息相比，占比很低，这样验证出来的结果是不可靠的。例如，天气预报中预测降水不容易，平常人靠猜猜中的概率很低。但是如果猜不降水，也就是猜明天不下雨，那其实猜中的概率是很高的。所以对于验证数据，需要加大异常信息的比重，最终发现其实结果并没有那么完美。

             验证的过程需要放入交叉验证。在模型训练的过程中，在没有把握之前尽量不碰用于验证的数据。可以采用交叉验证。其中cv是指把样本随机分成几份，scoring指评估方式以“准确率”的形式展现。

        在验证分类的结果时，还可以采用混淆矩阵来帮助查看分类器。当然，由于多标签分类的特殊性，无法利用混淆矩阵。目前，在多类别分类中应用效果较好。每行每列都有准确分类和误分的数量。

        对于最终的验证，sklearn也同样提供了工具帮助完成。

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from sklearn.model_selection import cross_val_scorecross_val_score(clf, x_train, ytrain, cv=5, scoring="accuracy")from sklearn.metrics import confusion_matrixconfusion_matrix(y_test, y_result)

from sklearn.metrics import accuracy_scoreaccuracy_score(y_result, y_test)