标签：spl 题集 学习 内容 重复 个人 理解 比赛 价值
最近周围的小伙伴们都在玩kaggle上进行的IEEE-CIS，作为经常“地震”的时序题，关于如何选取验证集的讨论自然也不少。究竟如何选择一个靠谱的线下验证集？关于这个问题，我也思考过很多，现在将一些见解与大家分享，抛砖引玉。
首先，我们要知道选择验证集的意义是什么。在做表格题时，经常参加比赛的人可能会非常惯性地来套5CV，大力出奇迹，一发LGB，毁天又灭地。如果是时间序列类的，可能会找相似的一天或一段时间作为验证，其他时间段用来训练等等。很多时候这都是基于直觉或者习惯，并没有什么硬性的道理。但私以为事情并不是那么简单。
如果用考试来做比方的话，训练集就像我们用来学习的有答案的习题集。验证集像是一张模拟考卷，而测试集就是最终的大考。所以一般一个有效的验证集往往意味着这题已经成功了一半，而一个错误的验证集意味着南辕北辙。
对于大多数问题，我们通常会有个默认的假设，那就是训练数据与测试数据是满足独立同分布的（iid）。也就是说训练数据和测试数据是差不多的两张卷子，在数据量够大的情况下，我们可以随机拿一部分习题集用来学习，另一部分作为模拟卷用来试试自己的实力，由此演变而来的就是最常见的带shuffle的train_test_split和K-Fold（以及Stratified K-Fold）。
但并非所有的问题都可以这么简单粗暴，在选取验证集的时候，我们至少需要考虑3个问题：
（1）我们假设数据分布的相同是基于什么？
（2）我们希望模型通过训练学到什么信息？
（3）有什么是不能在训练中泄露给模型的（leakage）？
基于此3点，我们主要用3种不同的线下验证集的创建方法，分别是：
（1）带shuffle的K-Fold/Stratified K-Fold
（2）顺序切分（如时间序列在某个时间点切一刀）
（3）Group K-Fold
接下来分别说说个人对此的理解。
（1）带shuffle的K-Fold/Stratified K-Fold
假设某个学生巨多的年级我们抽了一批学生（测试集），想要了解他们的某科成绩。我们的假设是所有学生的成绩都服从一个正态分布，这些学生都是这同一个分布中抽样出来的。那么我们在剩下的学生中要分割训练集和测试集的话就很简单。我们会认为：
1） 所有的数据都来源于同一个分布；
2） 等量（足够大）但不同的抽样对模型能学到的信息没有太大影响；
3） 基本不存在信息泄露问题。
在这种情况下，我们会采用带shuffle的K-Fold，因为既然所有的数据都来源于同一个分布，那么学习我们采样的数据中的信息就能够估计到整个分布的信息。因此，我们用交叉验证（Cross Validation）就可以保证同分布的问题，而shuffle则代表我们抽样的随机性并不会很大程度地影响模型的学习，这种验证是非常有效的。在正负样本极端不平衡的情况下，我们需要使用Stratified K-Fold来保证正样本被模型学习到，从而避免某一折全是负样本的情况。
所以，我们再随机抽一批学生（最好与测试集等量）做验证集就行。
（2）顺序切分
假设我们有一群学生过去几周上课打瞌睡的数据，我们想要预测下周什么情况下他们会打瞌睡。我们的假设是学生每周的行为是稳定的，重复的（按周期重复）。但是在一周之内，他们每天的行为可能并不相同，比如周一会更困，而周五会更兴奋等等。我们会认为：
1）每个周期之间的分布是相同的（周与周），但每个周期内部的分布是不同的（天与天）；
2）模型要学习一个完整周期内的信息（周一到周日）；
3）跨周期的信息不应该泄露（本周与下周）。
在这种情况下，基于以上三点，我们一般会采用按时间切分，因为只有按时间切分能满足以上三个要求。
如果用带shuffle的K-Fold会怎么样呢？首先，我们不能保证模型能学习到一个完整周期内的所有信息。此外，即便数据量达到可以保证这一点，shuffle的存在会使得下一个周期的信息混入上一个周期，反之亦然，这就导致了泄露。模型在线下验证集上的得分会很高，但线上会差一截。因为这个“好成绩”是由于信息泄露导致的，而不是模型真的学习到了什么。
所以，我们可以选择保留最后一周作为验证集。
（3） Group K-Fold
假设有五个班级的学生，班级之间的水平参差不齐，给你一班、二班、三班、五班的一些历史信息，要你预测四班的学生下次考试的成绩。我们的假设是虽然五个班级的分布并不相同，但学霸考高分的模式总是相同的。
如果我们使用带shuffle的K-Fold会怎么样呢？假如一班平均实力特别强，而三班特别弱，我们会发现班级这个特征占的分量会很重，然而测试集的四班模型从来都没见过，这明显会导致过拟合，从而线下虚高，线上崩盘。这里就需要使用Group K-Fold了。
Group K-Fold比较难解释，也相对较新，早期的sklearn里似乎并没有这个功能。它让你可以指定某个或某些特征，并且保证这些特征的值不跨越每个Fold，也就是实现特征值的隔离。
举个例子，如果你指定班级来进行Group，那么所有一班相关的内容都出现在某个Fold中，而你在其他Fold中找不到任何关于一班的内容。也就是说，你把一班的信息隔离在了那个Fold里。
那么我们什么时候会需要Group K-Fold呢？当我们认为：
1）所有数据本身未必同分布（一班三班有差异），但其背后某种潜在的模式是一致的；
2）模型要学习对的是某种跨Group的内容或者模式（不局限于某个班级的）；
3）不同Group之间的信息不应该泄露（一班与三班）
使用Group K-Fold将掩蔽用来进行Group的特征（班级），因为这个特征是无法被泛化的。而模型将学习的是跨越该特征的信息（挖掘学霸），这样的信息才是有价值的，可以被泛化的。
总而言之，线下验证集的选取并不是一件很随便的事情。它取决于数据本身的构成以及我们对数据所传达的信息的假设。所以，要保证线下验证集靠谱的话，我们还是要——多做EDA啊！
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