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cross_validation是保证了咱们的模型不受数据分布的影响，因为有些数据可能因为数据的分布很不平均，导致咱们训练的模型虽然在咱们的数据

 

前面已经介绍了决策树的原理已经在sklearn中的应用那么这里还有两个数据处理和sklearn应用中的小知识点咱们还没有讲，但是在实践中却会经常要用到的，那就是交叉验证cross_validation和Pipeline。

cross_validation是保证了咱们的模型不受数据分布的影响，因为有些数据可能因为数据的分布很不平均，导致咱们训练的模型虽然在咱们的数据集里面的表现很好，但是在实际中却可能是不一样的情况，cross validation的作用是model checking，而不是model building，无论用哪种方式validation，只是验证根据这些数据训练训练出来的模型能不能用而已，可不可以用这些数据来训练模型而已。

而pipeline主要是为了能将模型的训练更加格式化而已，也能规范代码的格式，以后所有的的模型从定义到验证的过程都格式化了接下来咱们细细的来看看他们具体是个什么玩意儿Cross_validation在解释交叉验证之前，我先上一个图，如下所示

看上面的图，咱们会将咱们的整个dataset分割五次，分别依次将其中的20%的部分作为validation dataset，80%的部分作为training dataset咱们可以看出咱们会分别训练五个模型，然后分别将各自的validation dataset拿去验证，计算他们的score，然后将这5个score返回装进list中，如果这些list中的元素都差不多的，并且大小都在合理范围之内的话，那么说明这个dataset是整个数据的分布是合理的，并且 可以用这些数据来训练的咱们的模型。

记住前面的2个条件缺一不可，如果score的大小都差不多，但是score的数值都很大的话，则说明虽然这个dataset的分布合理，但是这些features并不适合咱们模型，那么咱们就得重新调整模型或者重新feature engineering。

如果score的值都不大，在合理范围之内，但是score之间的差值很大，那么就说明咱们这个dataset的数据分布很不合理，训练的模型可能并不具备广发应用的条件，这种情况下咱们得重新permutate咱们的dataset。

最后，如果通过cross_validation之后满足了所有的条件，那么咱们最后的最后会用整个dataset来训练咱们的最终模型所以cross_validation的最终目的还是用来验证咱们的数据和模型的，并不是用来训练模型的。

这一点对于刚刚接触交叉验证的同学经常容易混淆上面像大家展示了什么是cross_validation，那么具体在sklearn中如何应用它呢？麻烦大家直接看下面的代码，一句话解决from sklearn.model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(estimator=my_pipeline, X=X, y=y, cv=5,scoring = "neg_mean_absolute_error")

这里我来简单解释一下里面的参数，首先它也是来自于sklearn.model_selection这个模块的，estimator代表的是咱们定义的模型（未训练过的），X,y分别代表着training dataset和labels, cv代表的是咱们将这个dataset分成几个部分，最后的scoring是咱们选择哪种计算方式。

最后他会返回5个score，并且在scores这个list里面上面的部分就是cross_validation的解释和具体应用过程Pipeline咱们前面花了很多的时间讲了feature engineering， 模型训练等等知识，咱们可以看见data preprocess的过程还是很复杂的，例如有missing value handling， categorical data encoding等等这些步骤，然而，每个项目中的数据都是不一样的，这就让咱们的数据进行preprocess的时候会非常复杂，没换一个dataset，咱们就得重新来一遍，非常不方便，这时候聪明的人类就想到了，能不能通过定义一部分参数，来实现把这些繁杂的过程格式化呢？？？这时候pipeline就出来了。

咱们现在先把代码贴出来，然后在一条一条的解释一下pipeline的步骤#Step1: data preparation import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split melb_house_price = pd.read_csv("C:\\Users\\tangx\\OneDrive\\Desktop\\DATA\\melb_data.csv") X = melb_house_price.drop(["Price"],axis = 1) y = melb_house_price.Price X_train_full, X_val_full,y_train,y_val = train_test_split(X,y,train_size=0.8,test_size=0.2,random_state=1) numerical_cols = [col for col in X_train_full.columns if X_train_full[col].dtype in [int64,float64]] categorical_cols = [col for col in X_train_full.columns if X_train_full[col].dtype == object and X_train_full[col].nunique()<10] my_cols = numerical_cols+categorical_cols X_train = X_train_full[my_cols].copy() X_val = X_val_full[my_cols].copy() #Step2: define preprocess steps from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.metrics import mean_absolute_error #2.1 define transformer of numerical data numerical_transformer = SimpleImputer(strategy="mean") #missing value handling #2.2 define transformer of categorical data #(Firstly handle the missing value and then secondly encoding the ) categorical_transformer = Pipeline(steps=[ ("Imputer",SimpleImputer(strategy="most_frequent")), ("Onehot",OneHotEncoder(handle_unknown=ignore))] ) #2.3 data preprocessor preprocessor = ColumnTransformer( transformers = [ ("num", numerical_transformer, numerical_cols), ("cat",categorical_transformer,categorical_cols)] ) #step2.4: model selection and definition from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(n_estimators = 100, random_state = 0) #step2.5: bundle preprocessor and model my_pipeline = Pipeline( steps = [ (preprocessor, preprocessor), (model,model)] ) #step3: fitting the model my_pipeline.fit(X_train,y_train) #step4: predicts predictions = my_pipeline.predict(X_val) #step5: evaluate the modle print(mean_absolute_error(y_val,predictions))

根据上面的代码，咱们以后所有的代码几乎都可以用上面的框架，第一步肯定就是将training dataset和validation dataset分离出来；第二步就是咱们pipeline，这里也是咱们的重点，首先就是先定义咱们的transform，这里就是声明如何来处理missing value和categorical data，接下来就是声明这些transforms分别用于那些features，并且返回preprocessor；然后定义模型；最后实例化一个pipeline对象，并且将前面定义的模型和preprocessor传递给这个pipeline。

接下来的步骤就是fitting，predict，evaluate啦和其他的都一样所以咱们在这里的重点其实就是第二步，故而以后所有tabular data都可以用上面的结构来进行数据的处理，非常方便简单，不必一个个的单独处理了，只需要定义transforms和preprocessor就可以了。

总结 上面已经展示的交叉验证cross_validation和pipeline的两个知识点的一些基本原理和应用在这里cross_validation的形式和原理是重点，已经cross_validation的作用和原因要理解，至于应用方面就很简单了，重点关注一下里面的一些参数设置就行了。

pipeline能够大大的减少咱们数据处理方面的工作量，相当于把数据的preprocessor打包了，并且结构化，具有很高的复用性，这里重点需要了解pipeline的应用的流程以及为什么是这个流程，然后是每个流程的作用。

上面就是这一节补充的2个sklearn应用中的小知识点