机器学习交叉验证法(Cross Validation)具体如何实施？

晃晃悠悠一脸蒙蔽 2022-05-05 15:10:17

机器学习交叉验证法(Cross Validation)具体如何实施？

...全文
2063 1 打赏 收藏 转发到动态 举报
AI 作业
写回复
用AI写文章
1 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
weixin_38498942 2022-05-05
  • 打赏
  • 举报
 回复

Step 1：首先将训练集均匀分成K份。
Step 2：每次取其中一份作为验证集，剩下部分作为新的训练集，从而得到在该验证集的学习精度。
Step 3：重复K次，得到平均精度。
Step 4：选择平均精度最高的参数作为最终模型参数。
例如：
假设某个学习算法在四个验证集合上的识别率分别：50%，100%， 50%， 50%，则平均识别率为62.5%

交叉验证（Cross-Validation）
交叉验证（Cross-Validation） 目录交叉验证（Cross-Validation）一、基本方法1、保留交叉验证 hand-out cross validation2、k折交叉验证 k-fold cross validation3、留一交叉验证 leave-one-out cross validation二、Bootstrapping三、用途四、主要事件五、实例代码参考资料   交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉
机器学习-交叉验证Cross-Validation
机器学习-交叉验证Cross Validation，一篇足矣，常见的交叉验证方法和适用条件，一目了然
【机器学习】交叉验证（cross-validation）
交叉验证（Cross validation)，交叉验证用于防止模型过于复杂而引起的过拟合。有时亦称循环估计， 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析， 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。交叉验证是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力。
机器学习中的交叉验证（cross-validation）
交叉验证（Cross validation)，交叉验证用于防止模型过于复杂而引起的过拟合.有时亦称循环估计， 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析， 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。交叉验证是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力（generalize
R使用交叉验证（cross validation）进行机器学习模型性能评估
R使用交叉验证（cross validation）进行机器学习模型性能评估 目录 R使用交叉验证（cross validation）进行机器学习模型性能评估 交叉验证估计预测误差 回归模型的评估指标 R中的四种交叉验证方式 验证集方法 k折交叉验证方法 留一法交叉验证（LOOCV） 重复k折交叉验证 如何选择交叉验证中K的个数 交叉验证后如何选择模型 在统计学中，我们进行模型构建的目的无非是如下两种：了解一个或多个预测变量和响应变量之间的关系。使用一个模型来预测未来的样.
高通开发者论坛

2,853

社区成员

5,758

社区内容

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
本论坛以AI、WoS 、XR、IoT、Auto、生成式AI等核心板块组成，为开发者提供便捷及高效的学习和交流平台。 高通开发者专区主页：https://qualcomm.csdn.net/
人工智能物联网机器学习 技术论坛（原bbs） 北京·东城区
社区管理员
  • csdnsqst0050
  • chipseeker
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

加载中

查看更多榜单
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章