KFold

KFold는 교차 검증 (cross-validation)을 수행하는 데 사용되는 기술 중 하나입니다. 교차 검증은 기계 학습 모델의 성능을 평가하고 모델이 과적합되지 않도록 도와주는 중요한 기술 중 하나입니다. KFold 교차 검증은 데이터를 여러 부분 집합으로 나누고, 각각의 부분 집합을 훈련 및 검증 데이터로 사용하여 모델을 여러 번 훈련하고 평가합니다.

주로 사용되는 KFold 클래스와 관련된 라이브러리 및 클래스는 다음과 같습니다.

KFold

scikit-learn은 파이썬의 머신러닝 라이브러리 중 하나로, KFold 클래스를 제공합니다. KFold는 데이터를 여러 폴드(fold)로 나누고, 각 폴드를 순차적으로 검증 데이터로 사용하고 나머지 폴드를 훈련 데이터로 사용하여 교차 검증을 수행하는 데 사용됩니다.

from sklearn.model_selection import KFold
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
for train_index, test_index in kf.split(X):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    # 모델 훈련 및 평가

StratifiedKFold

StratifiedKFold는 클래스 불균형이 있는 데이터에 유용한 교차 검증 방법입니다. 이 클래스는 각 폴드에서 클래스의 분포를 유지하려고 시도하여, 각 폴드에 대한 훈련 및 검증 데이터가 불균형하지 않도록 도와줍니다.

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
skf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
for train_index, test_index in skf.split(X, y):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    # 모델 훈련 및 평가

TimeSeriesSplit

TimeSeriesSplit은 시계열 데이터에 교차 검증을 적용하는 데 사용됩니다. 시계열 데이터의 특성상 시간에 따라 데이터가 순차적으로 정렬되기 때문에 시간 정보를 고려하여 데이터를 분할하고 검증하는 데 도움이 됩니다.

from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5)
for train_index, test_index in tscv.split(X):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    # 모델 훈련 및 평가

이러한 KFold 관련 클래스는 다양한 데이터 유형과 상황에 맞게 교차 검증을 수행하는 데 도움이 됩니다. 선택한 클래스는 데이터의 특성과 목표에 따라 다를 수 있습니다.

Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV)

LOOCV는 각 데이터 포인트를 검증 세트로 사용하고 나머지 데이터를 훈련 세트로 사용하는 교차 검증 방법입니다. 데이터셋이 작을 때 유용하며, 모든 데이터 포인트를 검증에 활용하므로 분산이 높을 수 있습니다.

from sklearn.model_selection import LeaveOneOut
loo = LeaveOneOut()
for train_index, test_index in loo.split(X):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    # 모델 훈련 및 평가

Leave-P-Out Cross-Validation (LPOCV)

LPOCV는 LOOCV와 유사하지만 개별 데이터 포인트 대신 P개의 데이터 포인트를 검증 세트로 사용합니다.

from sklearn.model_selection import LeavePOut
lpo = LeavePOut(p=2)  # p는 검증 세트의 크기를 지정합니다.
for train_index, test_index in lpo.split(X):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    # 모델 훈련 및 평가

GroupKFold

GroupKFold는 데이터에 그룹 레이블을 고려하여 교차 검증을 수행하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 의료 데이터에서 각 환자가 데이터의 그룹이 될 수 있으며, 동일한 환자의 데이터는 동시에 훈련 세트 또는 검증 세트에 포함되지 않아야 합니다.

from sklearn.model_selection import GroupKFold
gkf = GroupKFold(n_splits=5)
for train_index, test_index in gkf.split(X, y, groups):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    # 모델 훈련 및 평가

 

MultilabelStratifiedKFold

GitHub - trent-b/iterative-stratification: scikit-learn cross validators for iterative stratification of multilabel data

위 프로젝트는 다중 레이블 데이터에 대한 반복적인 계층적 샘플링을 지원하는 라이브러리로, 다중 레이블 데이터를 처리하는 교차 검증을 보다 정교하게 수행할 수 있도록 도와줍니다.

이 라이브러리를 사용하면 MultilabelStratifiedKFold와 같은 다중 레이블 데이터에 특화된 교차 검증 클래스를 활용할 수 있습니다. 이 클래스는 데이터를 다중 레이블에 따라 계층화하고 교차 검증을 수행하는 데 도움이 됩니다.

사용 예시는 다음과 같을 수 있습니다.

from iterstrat.ml_stratifiers import MultilabelStratifiedKFold

mskf = MultilabelStratifiedKFold(n_splits=5, random_state=42)
for train_index, test_index in mskf.split(X, y):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    # 다중 레이블 모델 훈련 및 평가

해당 게시글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성되었습니다.