當我們根據資料訓練出乙個機器學習模型時，我們希望它在新的資料上也保持較高的準備率，這就需要我們對學習到的不同模型有乙個模型評估準則。
為了評估模型的泛化效能（指模型在未知資料上的**能力），防止模型落入「過擬合」的陷進。我們人為地將原始資料劃分為訓練集和測試集，前者用於訓練模型，後者用於評估模型的泛化效能。在監督學習建模中，資料集常被劃分為2~3組（驗證集有時候不出現）：訓練集（train set）、驗證集（validation）和測試集（test set）。其中訓練集用於訓練模型，驗證集用於確定控制模型複雜程度的引數，測試集用於評估模型的泛化效能。但實際應用中，我們常常簡單將資料集劃分為訓練集和測試集。
交叉驗證包括簡單交叉驗證、
1. 簡單交叉驗證
簡單交叉驗證直接將資料集劃分為訓練集和驗證集，首先利用訓練集在不同的引數組合下訓練模型，然後在測試集上評價不同引數組合模型的誤差，選擇測試誤差最小的模型。
2.k折交叉驗證
首先將樣本資料集隨機等分為
3.留一法
當
因留一法的特殊性，往往在資料量較小的時候使用。
交叉學習驗證 西瓜書 機器學習 資料劃分與交叉驗證
from sklearn.model selection import train test split 資料劃分所需的函式 x train,x test,y train,y test train test split train data,train target,test size 0.4,ra...
機器學習必知必會 交叉驗證
當我們根據資料訓練出乙個機器學習模型時，我們希望它在新的資料上也保持較高的準備率，這就需要我們對學習到的不同模型有乙個模型評估準則。為了評估模型的泛化效能 指模型在未知資料上的 能力 防止模型落入 過擬合 的陷進。我們人為地將原始資料劃分為訓練集和測試集，前者用於訓練模型，後者用於評估模型的泛化效能...
西瓜書 機器學習《一》
泛化能力 學習的模型適應新樣本的能力。奧卡姆剃刀原則 自然科學研究中常用的原則。即 若有多個假設和觀測一致，那麼就選擇最簡單的假設。連線主義 黑箱模型，例如 神經網路，不可解釋性，引數手工等調整 符號主義 決策理論的學習技術，例如決策樹學習 以資訊理論為基礎，以資訊熵的最小化為目標。統計學習 svm...