K折交叉驗證 (cv)

2021-10-01 11:45:04 字數 298 閱讀 3094

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,是用來評估的,進一步選擇你要使用的模型的,不是用來訓練的,訓練還是要用全部資料直接跑

注意sklearn做交叉驗證的時候,需要使用相同的estimator,所以用了clone!

參考1參考2

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折交叉驗證學習

交叉驗證主要用於防止模型過於複雜而引起的過擬合,是一種評價訓練資料的資料集泛化 能力的統計方法。其基本思想是將原始資料進行劃分,分成訓練集和測試集,訓練集用來對模型進行訓練,測試集用來測試訓練得到的模型,以此來作為模型的評價指標。講原始資料d按比例劃分,比如7 3,從資料集中隨機選取70 作為訓練集...