逻辑回归配合K折交叉验证

逻辑回归配合K折交叉验证是一种常用的机器学习方法，可以用于评估逻辑回归模型的性能。通过将训练集数据均分为K组，并将其中K-1组作为训练集，剩余的一组作为验证集，可以重复这个过程K次，得到K次的预测误差。然后将K次的预测误差取平均，作为交叉验证误差，用于评估逻辑回归模型的泛化能力。最终，可以使用K个模型在验证集上的分类准确率的平均数作为此次K-CV下分类器的性能指标。逻辑回归配合K折交叉验证的目的是通过拟合数据和评估模型的性能来选择最佳的逻辑回归模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习：逻辑回归与K折交叉验证](https://blog.csdn.net/Dreaming5498/article/details/98481207)[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: 50%"]
- *2* *3* [python小白之路：第十五章 线性回归模型-K折交叉验证](https://blog.csdn.net/Gnos96/article/details/109079038)[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: 50%"]
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