怎么用交叉检验训练出来的样本,重新开发模型
时间: 2023-05-30 14:06:17 浏览: 64
交叉检验的目的是为了评估模型的性能和泛化能力,而不是为了训练模型。因此,交叉检验训练出来的样本不能直接用于重新开发模型。
如果您想重新开发模型,可以按照以下步骤进行:
1. 将训练集和测试集按照一定比例划分,例如将数据集分为70%的训练集和30%的测试集。
2. 在训练集上利用交叉验证方法选择模型并确定模型的参数。
3. 在确定模型的参数后,使用整个训练集重新训练模型。
4. 使用测试集评估模型的性能和泛化能力。
需要注意的是,交叉验证和测试集的划分应该是随机的,并且在整个过程中应该遵循严格的科学方法和数据分析流程,以确保得到可靠的结果。
相关问题
交叉检验的样本是不是可以是最终模型训练的训练集,最终模型的训练集可以包含交叉检验的训练集吗
交叉检验的样本一般来说不应该是最终模型训练的训练集,因为这样会导致模型的评估结果过于乐观,无法真实反映模型的泛化能力。在交叉检验中,应该将训练集和测试集分开,使用训练集来训练模型,使用测试集来评估模型的性能,以避免模型过拟合训练集的情况。
最终模型的训练集可以包含交叉检验的训练集,但是应该确保最终模型的训练集和交叉检验的训练集是独立的,即没有重叠的样本。这样可以确保最终模型的性能评估是真实可靠的。
交叉检验的模型的训练集如何确定
交叉验证的训练集是从原始数据集中随机选择的一部分数据。具体来说,交叉验证将原始数据集分成K个子集,每个子集均匀分布。然后进行K次模型训练和验证,每次选择其中一个子集作为验证集,其他K-1个子集作为训练集。最终,将K次验证结果取平均值作为该模型的性能评估指标。
确定交叉验证的训练集的方法是将原始数据集随机分成K个子集,其中K是可以人为设定的参数。常用的K值为5、10或者20。在进行交叉验证时,需要注意保持原始数据集的分布情况,即每个类别的数据样本数量应该均衡分布在K个子集中。另外,为了避免数据集的过拟合问题,可以采用多次交叉验证的方法,即对同一组数据进行多次交叉验证,然后取平均值作为最终的性能评估指标。
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