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交叉验证(Cross-validation)概述及常见交叉验证方法

本文主要介绍交叉验证(Cross-validation)的概念、基本思想、目的、常见的交叉验证形式、Holdout 验证、▪ K-fold cross-validation和留一验证。时亦称循环估计,是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。主要用于建模应用中,在给定的建模样本中,拿出大部分样本进行建模型,留小部分样本用刚建立的模型进行预报,并求这小部分样本的预报误差,记录它们的平方加和。...

如何使用交叉验证(Cross Validation)?

如何使用交叉验证(Cross Validation)?在机器学习的相关研究中,如果是有监督的算法,需要将原始数据集分为训练集和测试集两个集合。训练集中的数据带有标签,用这些数据来训练出一个模型,告诉机器什么样的数据可以分成哪一类,然后用这个模型来预测测试集中数据的标签。然后用预测得到的标签跟真实的标签作比对,就可以得到这个模型的预测准确率,其实是考察这个模型的generalization ability(泛化能力),即,从训练集中总结出来的规律能不能用到别的数据上去。...

交叉验证(Cross-validation)

交叉验证是一种用来评价一个统计分析的结果是否可以推广到一个独立的数据集上的技术。主要用于预测,即,想要估计一个预测模型的实际应用中的准确度。它是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析, 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。...