holdout
將訓練集分為train，validation 測試集保持不變
holdout缺點：模型效能評估對訓練集的劃分極其敏感
ｋ折交叉驗證
sklearn kfold
from sklearn.model_selection import kfold
import numpy as np
kf = kfold(n_splits =3,shuffle= true ) #n_splits > =2 random_state=np.random.seed(1)可保證每次隨機都一樣
print kf
x = np.array([x for x in range(15)])
print x
for train_index, test_index in kf.split(x):
print train_index,test_index
# 結果
kfold(n_splits=3, random_state=none, shuffle=true)
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]
[ 0 1 3 4 5 7 8 9 10 11] [ 2 6 12 13 14]
[ 0 2 5 6 7 10 11 12 13 14] [1 3 4 8 9]
[ 1 2 3 4 6 8 9 12 13 14] [ 0 5 7 10 11]
import sklearn如何在kaggle首戰中進入前10%
k折交叉驗證
在做機器學習這方面研究的時候,例如pcr和pls等演算法時常會遇到最佳潛變數的選取，神經元個數的選取 這些引數的選取對模型的質量產生極大的影響。如果人為選取，這樣是十分不可靠的也是不現實的。進行交叉驗證是乙個優秀模型形成必不可少的過程。交叉驗證的目的是為了得到更為穩健可靠的模型。交叉驗證的方法有許多...
K折交叉驗證
k 層交叉檢驗之後，我們得到 k 個不同的模型誤差估算值 e1,e2 ek 理想的情況是，這些誤差值相加得 0 要計算模型的偏誤，我們把所有這些誤差值相加。平均值越低，模型越優秀。模型表現變化程度的計算與之類似。取所有誤差值的標準差，標準差越 明模型隨訓練資料的變化越小。from sklearn i...
K折交叉驗證 （cv）
之前一直理解錯了 我知道k折交叉驗證是在模型選擇過程 model selection 中用來評估候選模型的。把整個訓練集分成k份，一共進行k次評估，每次用k 1份訓練，用1份來驗證。之前以為這k次是對同乙個模型迭代訓練的，其實不是！其實是產生了k個模型，對他們的誤差取平均，來評估你選擇的模型好不好，...