首先，為什麼要交叉驗證：目的有兩個：
1.選擇合適的模型
2.選擇合適的引數
1.對於乙個問題，可以用模型m1，m2，不知道哪個的準確率高，可以交叉驗證一下，從而選擇用哪個
2.對於乙個模型，引數的選擇會影響結果，所以用交叉驗證選擇最合適的引數
然後，常用的交叉驗證的方式是k折交叉驗證（k-fold cross validation）
把資料集分為訓練集和測試集：
先把所有資料分成k組，其中k-1組作為訓練集，剩下的一組作為測試集，這樣有k種選法
把k種選法得到的訓練集和測試集進行模型訓練和測試，得到的結果平均，就是交叉驗證的結果。
還有一種方法，就是留n法，每次把n個資料作為測試集，留1法就是k折的乙個特例。
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...