進行機器學習模型訓練時，存在訓練集、驗證集和測試集。通常利用訓練集學習模型引數，利用驗證集學習模型超引數，由訓練集和驗證集確定機器學習模型。對於測試集的使用存在兩種情況。
1. 先去掉測試集上各個樣本的標籤，利用所學得的模型在測試集上對各個樣本進行判斷，將判斷結果與樣本原標籤（ground truth）進行比對，利用精確率、召回率、f1、roc/auc等評價指標評價模型的綜合性能。
2.測試集本身沒有標籤，利用所學機器學習模型對測試集的樣本進行判斷（分類、回歸等），進行得到測試集樣本的「標籤」。
當訓練集和驗證集樣本數目過少，難以劃分訓練集和驗證集時，採用交叉驗證的方法進行解決。
1.k-fold方法：將訓練集和驗證集的樣本彙總，平均分成k份，每次使用k-1份訓練模型引數，使用另外1份作為驗證集，驗證模型在驗證集這1份資料集上的準確率。遍歷一次後，將k次得到的結果進行比較，比較準確率最高那次的引數作為模型的引數。
2.留一 法：k-fold方法中k值滿足k=n時的特殊情況，n為訓練集和驗證集樣本數目之和。
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（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...