在機器學習中，我們一般會把資料集分為訓練集和測試集，訓練集用於建立模型，測試集用於評估模型的好壞。如果效果不好，我們就進行調參，繼續在測試集上進行測試。實際上這有可能使得模型對於測試集過擬合，進而在面對新的未知資料時**效果不好。
為了盡量避免針對測試集和訓練集過擬合的問題，一般在資料量少的情況下，我們會把資料集分訓練集和測試集，並且將訓練集分為幾份，每次取其中的乙份作為驗證集，交叉迴圈得到多個模型，用這多個模型的平均結果作為最終模型，進行測試集的評估。
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...