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交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题#xff0c;也可以解决参数调优的问题。 主要有三种方式#xff1a;
简单交叉验证#xff08;HoldOut检验#xff09;、k折交叉验证#xff08;k-fold交叉验证#xff09;、自助法。 本文仅针对k折交叉验证做详细解…交叉验证
交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题也可以解决参数调优的问题。 主要有三种方式
简单交叉验证HoldOut检验、k折交叉验证k-fold交叉验证、自助法。 本文仅针对k折交叉验证做详细解释。
简单交叉验证
方法将原始数据集随机划分成训练集和验证集两部分。比如说将样本按照70%~30%的比例分成两部分70%的样本用于训练模型30%的样本用于模型验证。 缺点 1数据都只被所用了一次没有被充分利用 2在验证集上计算出来的最后的评估指标与原始分组有很大关系。
k折交叉验证
为了解决简单交叉验证的不足提出k-fold交叉验证。
1、首先将全部样本划分成k个大小相等的样本子集
2、依次遍历这k个子集每次把当前子集作为验证集其余所有样本作为训练集进行模型的训练和评估
3、最后把k次评估指标的平均值作为最终的评估指标。在实际实验中k通常取10.举个例子这里取k10如下图所示 1先将原数据集分成10份 2每一将其中的一份作为测试集剩下的9个k-1个作为训练集 此时训练集就变成了k * DD表示每一份中包含的数据样本数 3最后计算k次求得的分类率的平均值作为该模型或者假设函数的真实分类率 交叉验证的方式要简单于数学理解而且具有说服性。需要谨记一点当样本总数过大若使用 留一法时间开销极大。
具体API和参数介绍参考原文 参考文章: https://blog.csdn.net/weixin_42211626/article/details/100064842
