Five-fold cross-validation
时间: 2023-09-23 11:08:03 浏览: 70
Five-fold cross-validation是一种验证方法,在模型选择时用来评估不同模型的性能。它将数据集分成五个相等大小的子集,然后轮流将其中四个子集作为训练集,剩下一个子集作为验证集。这个过程重复五次,每次选择不同的验证集。最后,将五次的验证结果取平均值作为模型的评估指标。这种方法可以帮助我们选择在特定数据集上表现最好的模型。通过比较不同模型的平均结果,我们可以选择出最优的模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习_K折交叉验证知识详解(深刻理解版)(全网最详细)](https://blog.csdn.net/Rocky6688/article/details/107296546)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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