[sklearn] Stratified K 폴드

# Stratified K 폴드

• 불균형한(imbalanced) 분포도를 가진 레이블 데이터 집합을 위한 K 폴드 방식
• 불균형한 분포도를 가진 레이블 데이터 집합: 특정 레이블 값이 특이하게 많거나 매우 적어서 값의 분포가 한쪽으로 치우치는 것
• K 폴드가 레이블 데이터 집합이 원본 데이터 집합의 레이블 분포를 학습 및 테스트 세트에 제대로 분배하지 못하는 경우의 문제를 해결해 준다.
• 원본 데이터의 레이블 분포를 먼저 고려한 뒤 이 분포와 동일하게 학습과 검증 데이터 세트를 분배한다.

 

# StratifiedKFold 클래스를 이용하여 붓꽃 데이터 세트를 교차 검증하고 예측 정확도 알아보기

• 붓꽃 데이터 세트를 DataFrame으로 생성하고 레이블 값의 분포도 확인하기

import pandas as pd

iris = load_iris()
iris_df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
iris_df['label']=iris.target
iris_df['label'].value_counts()

 

• KFold로 데이터 분할을 수행하고 학습/검증 레이블 데이터의 분포도 확인하기

kfold = KFold(n_splits=3)
n_iter =0
for train_index, test_index  in kfold.split(iris_df):
    n_iter += 1
    label_train= iris_df['label'].iloc[train_index]
    label_test= iris_df['label'].iloc[test_index]
    print('## 교차 검증: {0}'.format(n_iter))
    print('학습 레이블 데이터 분포:\n', label_train.value_counts())
    print('검증 레이블 데이터 분포:\n', label_test.value_counts())

• KFold: 교차 검증 시마다 3개의 폴드 세트로 만들어지는 학습 레이블과 검증 레이블이 완전히 다른 값으로 추출되었다.
• StratifiedKFold로 데이터 분할을 수행하고 학습/검증 레이블 데이터의 분포도 확인하기

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

skf = StratifiedKFold(n_splits=3)
n_iter=0

for train_index, test_index in skf.split(iris_df, iris_df['label']):
    n_iter += 1
    label_train= iris_df['label'].iloc[train_index]
    label_test= iris_df['label'].iloc[test_index]
    print('## 교차 검증: {0}'.format(n_iter))
    print('학습 레이블 데이터 분포:\n', label_train.value_counts())
    print('검증 레이블 데이터 분포:\n', label_test.value_counts())

• StatifiedKFold: 학습 레이블과 검증 레이블 데이터 값의 분포도가 거의 동일하게 할당되었다.
• StatifiedKFold를 이용하여 붓꽃 데이터를 교차 검증하기

dt_clf = DecisionTreeClassifier(random_state=156)
skfold = StratifiedKFold(n_splits=3)
n_iter=0
cv_accuracy=[]
# StratifiedKFold의 split( ) 호출시 반드시 레이블 데이터 셋도 추가 입력 필요  
for train_index, test_index  in skfold.split(features, label):
    # split( )으로 반환된 인덱스를 이용하여 학습용, 검증용 테스트 데이터 추출
    X_train, X_test = features[train_index], features[test_index]
    y_train, y_test = label[train_index], label[test_index]
    #학습 및 예측 
    dt_clf.fit(X_train , y_train)    
    pred = dt_clf.predict(X_test)
    # 반복 시 마다 정확도 측정 
    n_iter += 1
    accuracy = np.round(accuracy_score(y_test,pred), 4)
    train_size = X_train.shape[0]
    test_size = X_test.shape[0]
    print('\n#{0} 교차 검증 정확도 :{1}, 학습 데이터 크기: {2}, 검증 데이터 크기: {3}'
          .format(n_iter, accuracy, train_size, test_size))
    print('#{0} 검증 세트 인덱스:{1}'.format(n_iter,test_index))
    cv_accuracy.append(accuracy)
    
# 교차 검증별 정확도 및 평균 정확도 계산 
print('\n## 교차 검증별 정확도:', np.round(cv_accuracy, 4))
print('## 평균 검증 정확도:', np.round(np.mean(cv_accuracy), 4))