交叉验证、留出法是什么,怎么通俗理解
时间: 2024-01-14 11:03:00 浏览: 32
交叉验证和留出法都是常用的机器学习模型评估方法。
留出法:将原始数据集划分为两个互斥的集合,一部分作为训练集,另一部分作为测试集。在训练集上训练模型,在测试集上评估模型的性能。通俗来说就是,我们把数据集分成两部分,一部分拿来训练模型,另一部分拿来测试模型的性能。
交叉验证:将原始数据集划分为k个互斥的子集,其中一个子集作为测试集,其他k-1个子集作为训练集。进行k次训练和测试,最终返回k个测试结果的平均值。通俗来说就是,我们将数据集分成k份,每次使用其中一份作为测试集,剩下的k-1份作为训练集。这样进行k次训练和测试,最终返回k个测试结果的平均值。
总的来说,留出法是最简单直接的模型评估方法,但是由于只进行一次划分,得到的评估结果可能会有一定的偏差。而交叉验证可以充分利用数据,减小评估结果的方差,更加准确地评估模型性能。
相关问题
什么是rdd,通俗理解
RDD(Resilient Distributed Datasets)是Spark中的一个核心概念,是一种分布式的弹性数据集。
简单来说,RDD是Spark中的一个抽象数据结构,代表着一个由分布在集群节点上的数据元素组成的不可变分区集合。RDD具有以下几个特点:
1. 弹性:RDD具备容错能力,可以自动恢复数据丢失或节点故障的情况,保证计算的鲁棒性。
2. 分布式:RDD可在集群中的多个节点上进行并行计算,充分利用集群资源,实现高效的分布式计算。
3. 不可变性:RDD是不可变的,一旦创建就不能修改。如果需要对RDD进行转换或操作,会生成一个新的RDD,并保留原始RDD的不变性。
4. 延迟计算:RDD支持惰性计算,即只有在需要使用计算结果的时候才会进行真正的计算,这可以大大提高计算效率。
RDD可以通过两种方式进行创建:从内存中的集合对象创建,或者从外部存储(如HDFS、HBase等)中读取数据创建。
通过对RDD调用各种操作(如map、filter、reduce等),可以实现对数据的转换和聚合处理。RDD支持各种数据类型的操作,如元素的查找、过滤、排序、分组等操作,非常灵活。
总的来说,RDD是Spark中用来表示分布式数据集的一种抽象概念,通过对RDD的操作,可以进行高效的分布式数据处理与计算。
webshell通俗理解是什么
Webshell是一种被黑客用来入侵网站服务器的工具,它是一个基于Web的命令行界面,允许攻击者执行操作系统命令和控制服务器。Webshell可以通过各种方式上传到服务器,例如通过漏洞、弱密码等方式获取管理员权限后上传,或者通过钓鱼邮件、恶意下载等方式进入服务器后上传。攻击者使用Webshell可以查看、修改、上传、下载服务器上的文件,还可以执行各种操作系统命令,例如创建用户、修改文件权限、启动服务等,从而完全掌控服务器。因此,Webshell对网站安全构成了严重的威胁,网站管理员应该采取措施加强对Webshell的防范和检测。
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