LOO策略k-fold交叉验证
时间: 2023-09-14 16:10:46 浏览: 57
LOO策略是指Leave One Out Cross Validation,它是一种K-fold交叉验证的方法,其中K的取值等于数据集的行数n。在LOOCV中,每次只留下一个样本作为验证集,其余的样本作为训练集,然后重复这个过程n次,每次都选择不同的样本作为验证集。最后,将n次验证的结果取平均作为模型的性能指标。\[2\]
LOOCV的优点是可以充分利用数据集中的每个样本进行验证,因为每个样本都会被作为验证集一次。这样可以更准确地评估模型的性能。然而,LOOCV的缺点是计算成本较高,因为需要重复n次训练和验证的过程。特别是当数据集较大时,计算时间会显著增加。\[2\]
总结来说,LOOCV是一种较为准确但计算成本较高的交叉验证方法,适用于数据集较小的情况下。它可以帮助我们评估模型的性能,并选择最佳的模型。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [三种模型验证方法:holdout, K-fold, leave one out cross validation(LOOCV)](https://blog.csdn.net/qq_36333576/article/details/124108974)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [交叉验证(Cross-Validation)](https://blog.csdn.net/JavaChaoCo/article/details/50957685)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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