01 测试与训练
机器学习的目的，就是要让程序从已知的数据中自己找出规律，然后将规律应用到未知的数据中去。不同于常规程序的步骤，由程序员事先设置好各种条件与跳转指令或者步骤，由程序一步步执行，直到程序结尾。机器学习的程序，程序员只负责设计程序如何去学习，至于学到什么规律，那主要是由给定的数据来决定的。再将学到的规律，应用到未知的数据集上去，这才是机器学习的核心魅力。
这其中便涉及两份数据集，一份给“机器”用于学习的数据，通常也叫训练数据集(training data)，机器学习到的知识，通常叫模型。最后机器使用学习到的模型，对未知数据进行预测，这份数据通常叫测试数据(testing data)。因此，在程序中，会看到大量的train和test相关的变量，基本上的意思都指训练数据与测试数据相关。
比如，有一份数据如下：
这份数据是过往的约会记录，全部信息都是来自于真实的记录，本身并不需要我们进行预测。我们的目的，是希望通过这份数据，来构建一个预测模型，预测一个新的对象会不会约会的模型。
那么，问题来了：构建机器学习模型时最重要的是什么？是模型的评估，即如何评价一个模型的好坏，或者说模型的准确率(或者误差率)到底如何。当然，如果还有另外一份过往的记录数据，我们可以用上面8条数据构建一个模型，然后用那份记录来进行测试，看预测的结果和记录的结果相同的次数，从而计算模型的准确率。
但问题是，假定只有这8条过往的记录，没有更多的数据，如何评价构建的模型的好坏呢？聪明如你，肯定已经想到了。可以把这8条记录分成两份，第一份为6条数据，第二份为2条数据，用第一份的6条数据来构建预测模型，然后将模型应用到第二份的2条数据，进行预测。预测时只需要传前面5个特征，最后的“约”与”不约“不作为特征，这个正是要预测的结论。看预测的“约”与“不约”结论是否和本身的记录一致，如果2条预测结果与原来数据记录的结果都一致，那么说明模型准确率为100%；如果只预测对一条，那么为50%；如果全部预测错误，那么模型准确率为0，此时就需要回过头去分析一下，看模型是否用对，或者参数是否都设置正确了。
02 交叉验证
验证模型准确率，是机器学习非常重要的内容。前面将数据手工切分为两份，一份做训练(train)，一份做测试(test)便是最常用的手段。
术语上，叫交叉验证(Cross Validation)，上面的方式，便是其中的“留一手”(Hold-Out)交叉验证。
交叉验证，在scikit-learn中，位于sklearn.cross_validation包中，而”留一手“的方式，使用train_test_split方法很容易实现：
from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=42)
其中的X为特征数据，y为响应变量，test_size=0.1表示将数据按90%的训练与10%的训练比例进行划分。因为程序会对原数据进行随机切分，而设置random_state是为了在对程序进行调试的时候，能保证每次都按固定的随机序列进行划分。
上面的“留一手”划分方式，通常留下的“一手”不只一个。还有极端的情况，“留一个”(Leave-One-Out)，即只保留一条数据作为测试数据，剩下全部用于训练模型。训练好的模型，用这留下的一条数据来进行训练，在分类上，准确率要么是0，要么是100%。
当然，睿智如你般，肯定也想到了，上面的方式也有局限。因为只进行一次测试，并不一定能代表模型的真实准确率。因为，模型的准确率和数据的切分有关系，在数据量不大的情况下，影响尤其突出。自然，前辈们也早就想到了，并提出了比较好的解决方案。
那就是采用K折(K-Flod)交叉验证，将数据随机且均匀的分成K份，常用的K为10，数据预先分好并保持不动。假设每份数据的标号为0-9，第一次使用标号为0-8的共9份数据来作训练，而使用标号为9的这一份数据来进行测试，得到一个准确率。第二次使用标记为1-9的共9份数据进行训练，而使用标号为0的这份数据进行训练，得到第二个准确率，以此类推，每次使用9份数据作为训练，而使用剩下1份进行训练，这样共进行10次，最后模型的准确率为10次准确率的平均值。这样便避免了由于数据划分而造成的评估不准确的问题。
K-Flod交叉验证的方式，经常在实际的项目中使用。通常一个模型没有经过K-Fold的评估，那么得出的准确率都是不太可靠的。
也可以在K-Fold交叉验证的时候使用“留一个”的方式，即训练多个模型，让每条数据都有机会作一次测试，而除了作为测试的那条数据外，剩下的全部用于训练。这样有多少条数据，就训练多少个模型，然后这些模型的平均准确率为最后模型的准确率。但因为这样的训练代价太高（通常是太费时），实际上估计很少采用。
03 验证数据
使用训练数据与测试数据进行了交叉验证，只有这样训练出的模型才具有更可靠的准确率，也才能期望模型在新的、未知的数据集上，能有更好的表现。这便是模型的推广能力，也即泛化能力的保证。
除了最常用的training data与testing data外，在一些算法中，还会用到validation data(验证数据)，其作用和testing data差不多。
Validation data通常是直接应用于模型的构建过程中，尤其是多次迭代的算法中，比如多层神经网络算法中，算法在每一轮迭代过程中，会更新网络连接中各层的权重值，当完成一轮更新过后，算法会使用验证数据(validation data)来进行一次验证，以测试在这份数据上，算法的改进效果。
和testing data的主要区别，是验证数据用来调整模型的参数，以及用来设置提前停止(Early stop)的条件，比如在深度学习框架keras中，有如下示例代码：
save_best = ModelCheckpoint('model.nn', verbose=1, save_best_only=True)
early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1)
model.fit(X_train, y_train,
batch_size=64,
nb_epoch=100,
show_accuracy=False,
validation_split=0.1,
callbacks=[save_best, early_stop],
verbose=1)
说明：
通过参数validation_split来设置在训练数据中分出10%来作为验证数据，剩下90%作为训练数据。
通过定义两个回调函数，early_stop这个回调方法，就是指让程序监控val_loss(validation loss)这个条件，容忍度为10次，即在迭代10次的过程中，在验证数据上的验证效果(通过val_loss体现)都没有改善(降低)，那么就停止运行。
另外一个回调方法save_best保证在每轮迭代的过程中，只要在验证数据上效果有改善，就将训练好的模型进行覆盖保存，没有改善则不保存。这样保证在early_stop退出的时候，保存的模型是训练过程中最好的。
04 OOB数据
随机森林(Random Forest)算法中，在构建每颗树的时候，对原始数据都是采取的有放回抽样，根据统计发现，每次都有大约1/3的数据不会被选中，即用于构建每颗决策树的数据都大约只有原数据的2/3，那么其中的1/3未被选中的数据，也就叫袋外数据OOB(Out Of Bag)。
这部分数据没有参与构建决策树，正好可以被利用来对模型进行评估。它甚至可以取代前面使用的测试集来评估模型误差，因为它并没有参与模型的训练，正是天然的测试数据。每颗树的OOB数据都是不太相同的，测试的时候，也是用每颗树自己的OOB数据来进行测试，最后组合所有OOB数据的测试结果，并求平均(回归问题)。
在scikit-learn的随机森林中，参数oob_score(bool型)，用于配置是否使用oob样本来评估模型的泛化误差的参数。当设置为true后，在最后的模型上，即可以通过 oob_score_ 这个属性来打印模型的oob分数。oob_score_这个属性，获取的是使用OOB数据测试的R^2(判定系数)分数，也即是在oob_prediction_数据上的R^2分数。
比如，一共有10颗树，第一颗没有被选中的袋外数据(OOB)为编号1，5，8，9，那么就用这些编号的数据，来对第一颗树进行测试，得出的值为y11,y15,y18,y19(第一个下标为树的编号，第二个下标为数据编号），依此类推。测试全部的10颗树，其中可能编码为1的数据，测试了2次，最后求两次的平均(回归问题)，即为编码为1的数据在随机森林模型中的预测值。将所有的OOB数据的预测值与真实值求一次R^2系数，即为模型oob_score_的值。
另外，如果需要对训练数据本身的预测，也需要使用oob_prediction_这个属性，这个属性是使用oob的样本来对模型进行预测，而不是训练数据。如果直接将训练数据送入predict()方法中去，得出的结论和原来的基本上是一样的，因为完全生长的决策树，会简单的存储所有的分支，使用训练数据构建得出的决策树，再对训练数据进行测试，结果当然不会变。