sklearn.cross_validation 中使用 train_test_split 和 cross_val_score 的区别

我有一个 20 列的矩阵。最后一列是 0/1 标签。

数据的链接是here https://www.dropbox.com/s/8v4lomociw1xz0d/data_so.csv?dl=0.

我正在尝试使用交叉验证在数据集上运行随机森林。我使用两种方法来做到这一点：

1. using sklearn.cross_validation.cross_val_score
2. using sklearn.cross_validation.train_test_split

当我做我认为几乎完全相同的事情时，我会得到不同的结果。为了举例说明，我使用上面的两种方法运行了两次交叉验证，如下面的代码所示。

import csv
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import ensemble
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.cross_validation import cross_val_score

#read in the data
data = pd.read_csv('data_so.csv', header=None)
X = data.iloc[:,0:18]
y = data.iloc[:,19]

depth = 5
maxFeat = 3 

result = cross_val_score(ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=1000, max_depth=depth, max_features=maxFeat, oob_score=False), X, y, scoring='roc_auc', cv=2)

result
# result is now something like array([ 0.66773295,  0.58824739])

xtrain, xtest, ytrain, ytest = train_test_split(X, y, test_size=0.50)

RFModel = ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=1000, max_depth=depth, max_features=maxFeat, oob_score=False)
RFModel.fit(xtrain,ytrain)
prediction = RFModel.predict_proba(xtest)
auc = roc_auc_score(ytest, prediction[:,1:2])
print auc    #something like 0.83

RFModel.fit(xtest,ytest)
prediction = RFModel.predict_proba(xtrain)
auc = roc_auc_score(ytrain, prediction[:,1:2])
print auc    #also something like 0.83

我的问题是：

为什么我得到不同的结果，即为什么我使用时 AUC（我使用的指标）更高train_test_split?

笔记： 当我使用更多折叠（例如 10 折叠）时，我的结果中似乎存在某种模式，第一次计算总是给出最高的 AUC。

在上例中的双重交叉验证的情况下，第一个 AUC 始终高于第二个；它总是类似于 0.70 和 0.58。

感谢您的帮助！

使用 cross_val_score 时，您经常需要使用 KFolds 或 StratifiedKFolds 迭代器：

http://scikit-learn.org/0.10/modules/cross_validation.html#computing-cross-validated-metrics http://scikit-learn.org/0.10/modules/cross_validation.html#computing-cross-validated-metrics

http://scikit-learn.org/0.10/modules/ generated/sklearn.cross_validation.KFold.html#sklearn.cross_validation.KFold http://scikit-learn.org/0.10/modules/generated/sklearn.cross_validation.KFold.html#sklearn.cross_validation.KFold

默认情况下，cross_val_score不会随机化您的数据，如果您的数据一开始就不是随机的，这可能会产生像这样的奇怪结果。

KFolds 迭代器有一个随机状态参数：

http://scikit-learn.org/stable/modules/ generated/sklearn.cross_validation.KFold.html http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cross_validation.KFold.html

train_test_split 也是如此，它默认随机化：

http://scikit-learn.org/stable/modules/ generated/sklearn.cross_validation.train_test_split.html http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cross_validation.train_test_split.html

像您所描述的模式通常是训练/测试集中缺乏随机性的结果。