交叉验证

zhuzihousheng 2023-01-13 03:21:49

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交叉验证是什么？在模型建立中，通常有两个数据集：训练集（train）和测试集（test）。训练集用来训练模型；测试集是完全不参与训练的数据，仅仅用来观测测试效果的数据。一般情况下，训练的结果对于训练集的拟合程度通常还是挺好的，但是在测试集总的表现却可能不行。比如下面的例子：图一的模型是一条线型方程。可以看到，所有的红点都不在蓝线上，所以导致了错误率很高，这是典型的不拟合的情况图二的蓝线则更加贴近实际的红点，虽然没有完全重合，但是可以看出模型表示的关系是正确的。图三，所有点都在蓝线上，这时候

K折验证交叉验证 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。这块主要有三种方式：简单交叉验证（HoldOut检验）、k折交叉验证（k-fold交叉验证）、自助法。该文仅针对k折交叉验证做详解。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...

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

本文结构：什么是交叉验证法？为什么用交叉验证法？主要有哪些方法？优缺点？各方法应用举例？什么是交叉验证法？它的基本思想就是将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集来训练模型，另一部分做为测试集来评价模型。为什么用交叉验证法？ 交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表现，可以在一定程度上减小过拟合。还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。主要有哪

五折交叉验证：把数据平均分成5等份，每次实验拿一份做测试，其余用做训练。实验5次求平均值。如上图，第一次实验拿第一份做测试集，其余作为训练集。第二次实验拿第二份做测试集，其余做训练集。依此类推~ 但是，道理都挺简单的，但是代码我就不会写，比如我怎么把数据平均分成5份？我怎么保证每次实验的时候，数据都是这么划分的？本来一般的训练时，把数据按6：2：2分成训练集、验证集和测试集，在训练集上训练图像，验证集上保存最佳模型，测试集用来最后的测试。现在交叉验证没有验证集了，怎么保存模型？以下为大家一一解答。 ..

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