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份的所有資料作為訓練集用於訓練，得到訓練引數。

將訓練引數在第j份資料上進行測試，得到測試錯誤e（j）；

3 經過第二步就得到了k個模型，和k個測試錯誤，將這k個錯誤求平均，就是該模型的estimated generalization error。

4  estimated generalization error最小的模型即為我們最優的模型，（例如發現m=3時平均錯誤最小

）我們取這個模型再對所有資料進行訓練，得到乙個模型引數即為所求。

這樣就避免了資料浪費，所有資料都有用於過訓練。

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...

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...