在 scikit-learn 中跨多个模型进行交叉验证时如何保持相同的折叠？答案

【问题标题】：How to persist the same folds when doing cross-validation across multiple models in scikit-learn?在 scikit-learn 中跨多个模型进行交叉验证时如何保持相同的折叠？
【发布时间】：2020-10-12 18:32:47
【问题描述】：

我正在跨多个模型进行超参数调整并比较结果。每个模型的超参数通过 5 折交叉验证选择。我正在使用sklearn.model_selection.KFold(n_splits=5, shuffle=True) 函数来获取折叠生成器。

在检查了KFold 上的文档和一些模型的源代码后，我怀疑为每个模型创建了一组新的折叠。我想让事情变得更公平，并为我正在调整的所有模型使用相同的（最初是随机的）折叠。有没有办法在 scikit-learn 中做到这一点？

作为一个相关问题，使用相同的折叠来获得我想要做的公平比较是否有意义？

【问题讨论】：

标签： cross-validation scikit-learn

【解决方案1】：

交叉验证的目标是在测试集中获得具有代表性的准确度度量。折叠次数越多，指标就越准确。

如果您使用 5 或 10 折交叉验证来比较不同的超参数集，则不必使用完全相同的拆分来比较您的模型。所有折叠的平均准确度可以让您很好地了解模型的性能，并让您可以比较它们。

【讨论】：

【解决方案2】：

你有两个选择：

在开始时随机播放您的数据，然后使用带有 shuffle=False 的 Kfold。
每次执行 KFold 时，将参数 random_state 设置为相同的整数。

当您重复 KFold 时，任何一个选项都会导致使用相同的折叠。请参阅此处的文档：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html

这种方法对我来说合乎逻辑，但我不认为它会产生重大影响。也许其他人可以对优点/缺点进行更详细的解释。

【讨论】：