kfold validation
时间: 2024-01-15 11:53:59 浏览: 32
K折交叉验证(K-Fold Validation)是一种常用的模型评估方法。在K折交叉验证中,原始数据被分成K个子集(Fold),每个子集轮流作为验证集,其余的K-1个子集作为训练集。这样会得到K个模型,每个模型都在不同的验证集上进行评估。最后,将K个模型的评估结果进行平均,得到交叉验证误差(MSE)。
举个例子来说明,假设我们有一个数据集,我们选择3折交叉验证。首先,将数据集分成3个子集,每个子集包含相同数量的样本。然后,我们分别使用这3个子集作为验证集,其余的2个子集作为训练集。这样就得到了3个模型。每个模型都在不同的验证集上进行评估,得到3个评估结果。最后,将这3个评估结果求平均,得到交叉验证误差。这个交叉验证误差可以作为评估模型性能的指标,用于模型的优化和选择。
K折交叉验证能够有效利用有限的数据,并且评估结果能够尽可能接近模型在测试集上的表现,因此它是一种常用的模型选择和优化方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [[深度概念]·K-Fold 交叉验证 (Cross-Validation)的理解与应用](https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/88658274)[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%"]
- *3* [k-fold validation (k折验证)](https://blog.csdn.net/xiaohuihui1994/article/details/83375783)[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%"]
[ .reference_list ]