交叉驗證是資料分析時模型選擇的方法之一,將資料集分為三份,分別為訓練集(training set),驗證集(valication set)和測試集(test set),分別功能為訓練模型,選擇模型和對學習方法的評估。其演算法的思想為重複的使用資料,使得模型的精度越來越高。
交叉驗證的方法有以下三種
1.簡單交叉驗證
將書記分為2份,訓練集和測試集,在訓練集中多次訓練得到不同的模型,再在測試集中測試選擇誤差最小的模型即可。
2.s折交叉驗證
將資料集分為互不相交的s份,用其中乙個資料當測試集合,剩下的s-1個當訓練集,進行s次訓練之後選擇誤差最小的模型即可。
3.留一交叉驗證
當資料集容量等於上述的s時為留一交叉驗證,多在資料缺乏的時候使用。
簡單交叉驗證步驟
1.將集合x隨機分成a,b,c三份
2.用a當作測試集合,b,c為訓練集,進行資料分析
3.用b當作測試集合,a,c為訓練集,進行資料分析
4.用c當作測試集合,a,b為訓練集,進行資料分析
5.將資料分析的結果求平均值即可
《統計學習方法》
《 web scraping and machine learning by python》
scikit learning 交叉驗證
import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.cross validation import train test split from sklearn.neighbors import kneighborsclassifi...
交叉驗證(Cross validation
交叉驗證 cross validation 交叉驗證用於防止模型過於複雜而引起的過擬合 作用 如何交叉驗證 我這裡主要介紹k交叉驗證 1 將資料集分成k份 2 對於每乙個模型 拿多項式回歸舉例,m 2為乙個模型,m 3為乙個模型。我們主要就是尋找最好的m for j 1,2,k 將除第j份的所有資料...
交叉驗證相關
1.cross validation的結果穩定並不能說明沒有過擬合。2.確定是否過擬合,要看variance是否比較高。3.判斷variance是否比較高,要看test error是否比traing error明顯高很多。4.test error和training error的比較可以用10輪交叉驗...