数据集拆分方法概述与常见实践

正确的数据集拆分方法对于训练有效模型、了解模型概括能力以及成功应用AI模型至关重要。在这里，我们总结了一些常见的数据拆分策略，并探讨了它们的优缺点以及适用场景。

简单的训练、测试拆分

这种方法将数据集分为训练集和测试集两部分，通常采用80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。我们可以使用Scikit-learn的随机采样功能来实现这种拆分。

简单的拆分方法适用于开发和调试阶段，但在真正训练模型时可能不够完善，特别是当数据集很小或者数据不平衡时。

K折交叉验证

K折交叉验证将数据集分为K个互斥的子集，其中一个子集作为验证集，剩余的K-1个子集作为训练集。这样将会得到K个不同的模型，最后可以将这些模型的预测结果进行平均或者集成。

选择K的大小通常为3、5、7、10或20，取决于模型性能的要求。较高的K值可以用于检查模型性能的低偏差，而较低的K值则可用于变量选择。

Stratified-kFold

Stratified-kFold与K折交叉验证类似，但它保留了每个折中不同类别的比例，适用于处理不平衡数据集。这个方法保证了每个折中类别之间的初始比率与原始数据集相同。

如果数据集很大，K折交叉验证可能无法保留类别之间的比例，而Stratified-kFold则能够解决这个问题，因为它是确定性的，可用于小数据集。

Bootstrap和Subsampling

Bootstrap和Subsampling类似于K折交叉验证，但是它们不固定折数。它们是通过从数据集中随机选择一部分数据作为训练集，并使用剩余数据作为验证集来重复多次实验。

Bootstrap主要用于处理数据集中的异常值，因为它可以减小评估度量的标准误差。

总结

在机器学习中，通常首选K折交叉验证作为基本方法。如果数据集不平衡，则使用Stratified-kFold，如果存在异常值，则可以考虑使用Bootstrap或其他方法进行数据拆分改进。选择适当的数据集拆分方法是构建有效模型和进行准确预测的关键步骤之一。