使用方法：
# 匯入方式
from sklearn.model_selection import kfold
引數：
skf = kfold(n_splits=
10, random_state=
233, shuffle=
true
)
split(a,b)：方法會根據折數對a和b進行劃分。
例如n_splits = 10，則劃分為10折，其中9折在a中，1折在b中進行選擇。最後返回的是相應資料的下標
例如：訓練模型時，對訓練集進行交叉驗證，如下所示。
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，...