机器学习五则交叉验证

机器学习中有多种交叉验证方法，这里重点介绍其中五种：

1. **K-Fold Cross Validation**[^1]: 数据集被分成k个相等大小的部分（折），每次取其中k-1部分作为训练集，剩下的部分作为测试集。重复k次，每次选择不同的测试集，最后平均结果。优点是能充分利用全部数据，但计算成本较高。

2. **Stratified K-Fold Cross Validation**: 对类别分布保持一致，适合不平衡数据集。与标准K-Fold相似，但保证每个类别的样本在每个子集中的比例相同。

3. **Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV)**: 特别适用于小样本数据，每个样本都会被单独当作测试集，其余做训练。虽然准确度高，但计算代价巨大。

4. **Monte Carlo Cross Validation (Shuffle Split)**: 随机划分数据，多次重新采样以减少偏倚，适合数据集较大的情况。

5. **Bootstrap Aggregating (Bagging)**: 使用自助采样法创建多个独立的训练集，模型对每个训练集拟合，最终结果是它们的平均或多数投票。这有助于降低过拟合风险。

这些方法的选择取决于具体的数据集特性，比如大小、类别平衡性以及可用资源。每种方法都有其适用场景和局限性。在实际应用中，可能需要结合业务需求和实验实践来决定最佳的交叉验证策略。

相关问题

机器学习十折交叉验证

机器学习中的十折交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将数据集分成十份，每次选取其中一份作为验证集，其余九份作为训练集，重复进行十次，每次都选取不同的验证集和训练集，最终将十次的结果平均得到模型的评估指标。

十折交叉验证的优点是可以充分利用数据集，减少因为数据集划分不合理而导致的模型评估误差。同时，它也可以避免因为某一次划分导致的模型评估结果不准确的问题。

机器学习matlab交叉验证

在MATLAB中使用交叉验证函数的方法可以通过以下步骤实现：

1. 创建数据样本：使用rand函数创建一个随机矩阵样本，例如Data = rand(9,3)。这里创建了一个维度为9×3的随机矩阵作为数据样本。

2. 随机分割数据样本：使用crossvalind函数将数据样本随机分割为几个子集，例如indices = crossvalind('Kfold', 9, 3)。这里将数据样本分割为3个子集。

3. 循环进行交叉验证：使用for循环，循环次数为子集的个数，例如for i = 1:3。在每次循环中，取出第i个子集作为测试样本，其余子集作为训练样本。

4. 获取训练样本和测试样本：根据当前循环的子集索引，使用逻辑运算符将对应的样本分配为训练样本或测试样本，例如test = (indices == i)和train = ~test。这里使用逻辑运算符将当前子集标记为测试样本，其余子集标记为训练样本。

5. 使用训练样本和测试样本进行机器学习算法的训练和测试：根据训练样本和测试样本的索引，从数据样本中提取对应的数据，例如trainData = Data(train, :)和testData = Data(test, :)。然后可以使用这些数据进行机器学习算法的训练和测试。

通过以上步骤，可以在MATLAB中使用交叉验证函数进行机器学习算法的交叉验证。这种方法可以评估机器学习算法的泛化能力，并帮助选择最佳的模型参数。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [MATLAB机器学习、深度学习](https://blog.csdn.net/weixin_55561616/article/details/129436447)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [在MATLAB中使用交叉验证函数的方法](https://blog.csdn.net/NNNNNNNNNNNNY/article/details/45789323)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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