В процессе k-fold кросс-валидации:

1. Данные разбиваются на k равных по размеру подмножеств (folds).

2. Модель обучается k раз, каждый раз используя k-1 подмножеств для обучения и оставшееся подмножество для тестирования.

3. Результаты тестирования на каждом шаге записываются, и в конечном итоге производится усреднение метрик производительности (например, точности), чтобы получить оценку эффективности модели.

Этот подход позволяет более точно оценить, как модель будет вести себя на новых данных, так как она проверяется на различных подмножествах данных. Кросс-валидация также помогает в выборе гиперпараметров модели, так как можно протестировать различные конфигурации на каждом из подмножеств и выбрать наилучший вариант.

Таким образом, преобразование и нормализация данных, разделение на тренировочные и тестовые наборы, а также применение кросс-валидации играют ключевую роль в разработке эффективных моделей машинного обучения и нейронных сетей, обеспечивая надёжность и стабильность результатов.

Давайте рассмотрим пример кода, иллюстрирующий этапы подготовки данных, включая преобразование, нормализацию, разделение на тренировочные и тестовые наборы, а также кросс-валидацию. Для примера используем набор данных `Iris` из библиотеки `scikit-learn`.

Подготовка данных

1. Загрузка данных: используем датасет `Iris` и обрабатываем данные.

2. Обработка пропусков: Заменяем пропущенные значения на медианные.

3. Кодирование категориальных переменных: Кодируем целевой признак.

4. Нормализация данных: Применим Min-Max нормализацию.

5. Разделение на тренировочные и тестовые наборы: Разделяем данные для оценки.

6. Кросс-валидация: Применим k-fold кросс-валидацию.

Пример кода

```python

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.model_selection import train_test_split, KFold, cross_val_score

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler, LabelEncoder

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score

# Шаг 1: Загрузка и подготовка данных

data = load_iris()

df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)

df['target'] = data.target

# Шаг 2: Обработка пропущенных данных (для примера добавим пропуски)

df.iloc[0, 0] = np.nan # добавляем пропущенное значение для примера

df.fillna(df.median(), inplace=True) # заполняем медианными значениями

# Шаг 3: Кодирование категориального признака (в данном случае уже числовой)

# Для других данных LabelEncoder может быть полезен

# Шаг 4: Нормализация данных

scaler = MinMaxScaler()

df[data.feature_names] = scaler.fit_transform(df[data.feature_names])

# Шаг 5: Разделение данных на тренировочные и тестовые наборы

X = df.drop('target', axis=1)

y = df['target']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Шаг 6: Обучение модели и оценка

model = RandomForestClassifier(random_state=42)

model.fit(X_train, y_train)

predictions = model.predict(X_test)

accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)

print(f'Точность на тестовом наборе: {accuracy:.2f}')

# Шаг 7: Кросс-валидация

kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

cv_scores = cross_val_score(model, X, y, cv=kf)

print(f'Средняя точность при кросс-валидации: {cv_scores.mean():.2f}')

```

Описание кода

– Загрузка данных: Набор данных `Iris` предоставляет четыре признака и один целевой признак – вид цветка.

– Обработка пропусков: Пример добавляет пропущенные значения в первый признак и затем заменяет их на медианное значение по этому признаку.

– Кодирование категориальных переменных: `LabelEncoder` может использоваться для преобразования категорий в числовой формат (не требуется в этом наборе данных).