如何在交叉验证期间获取实例索引

Question

我正在做一个二元分类。请问在进行K折交叉验证时，如何提取训练数据框的错误分类或分类实例的真实索引？我没有找到这个问题的答案here。

如here 所述，我得到了折叠中的值：

skf=StratifiedKFold(n_splits=10,random_state=111,shuffle=False)
cv_results = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=skf, scoring='roc_auc')
fold_pred = [pred[j] for i, j in skf.split(X_train,y_train)]
fold_pred

有什么方法可以获取错误分类（或分类）的索引吗？所以输出是一个数据框，在进行交叉验证时只有错误分类（或分类）的实例。

期望的输出： 数据帧中具有真实索引的错误分类实例。

     col1 col2 col3 col4  target
13    0    1    0    0    0
14    0    1    0    0    0
18    0    1    0    0    1
22    0    1    0    0    0

输入有 100 个实例，其中 4 个在进行 CV 时被错误分类（索引号 13、14、18 和 22）

Answer 1

来自cross_val_predict 你已经有了预测。这是在预测与真实标签不同的情况下对数据框进行子集化的问题，例如：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_predict, StratifiedKFold 
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
import pandas as pd

data = load_breast_cancer()
df = pd.DataFrame(data.data[:,:5],columns=data.feature_names[:5])
df['label'] = data.target

rfc = RandomForestClassifier()
skf = StratifiedKFold(n_splits=10,random_state=111,shuffle=True)

pred = cross_val_predict(rfc, df.iloc[:,:5], df['label'], cv=skf)

df[df['label']!=pred]
 
     mean radius  mean texture  ...  mean smoothness  label
3          11.42         20.38  ...          0.14250      0
5          12.45         15.70  ...          0.12780      0
9          12.46         24.04  ...          0.11860      0
22         15.34         14.26  ...          0.10730      0
31         11.84         18.70  ...          0.11090      0