技巧 - 训练集与测试集划分方法
1、留出法 (hold-out) ：
一部分为训练集，一部分为测试集。
尽量保证数据分布的一致性，划分比例可以是 2:1 或 4:1
对应函数：train_test_split(X,Y,test_size)
2、交叉验证法 (k-fold cross validation) ：
划分为k个互斥子集，用k-1作为训练集，剩下一个为测试集，最终每一个子集都会作为测试集，其余子集作为训练集，共进行k次建模，最终得到测试结果的均值。
k取值一般为10。
随机取k个互斥子集，进行p次，最后p个k-fold cv进行取平均，叫做p次k折交叉验证。
k折交叉验证的目的：
得到模型相对稳定的评价指标，尽可能避免异常值带来的影响。
通过：在划分的时候选择多个训练集和多组测试集，求平均的效果。通过平均的度量使得测试结果相对可信一点。
k折交叉验证即能帮我们挑选出最优参数，也能帮我们挑选出最优模型。
3、留一法LOOCV (leave-one-out cross validation)：
m个样本，令k=m，作为k折交叉验证的特例。只有1种划分方法，即每个测试集只有一条数据。
优势：每个模型都能很好的反应原始数据集的特性。
劣势：计算量在数据量大的时候会非常大，还不算调参的计算量。
让每一个样本都做一次测试集，其他样本都做训练集。即做一次LOOCV 需要做m次的训练，最后取平均。
4、Bootstrapping(自助法)：
设现在有一个数据集D，对D中的m个数据随机取样，接着将数据放回原数据集。然后再一次继续取样，重复m次，产生一个新的数据集D' ,最后取得的数据作为测试集。
D={1,5,2,3} m=4
D‘ 长度也应该等于4 ，所以抽4次
第一次抽到了2，然后吧放回去 D’ = {2}
第二次抽到了2，然后把2放回去 D‘ = {2,2}
第三次抽到了2，然后把2放回去 D‘ = {2,2,2}
第四次抽到了3，然后把3放回去 D‘ = {2,2,2,3}
其中{1,5}没有被抽到，将其作为测试集。
根据概率， 未取到的数据占比约为36.8% ：
