三折交叉验证方法是一种常用的评估机器学习模型性能的方法之一。其基本思想是将原始数据集随机划分成三个部分,分别作为训练集、验证集和测试集。具体流程如下: 1.将原始数据集随机分成三份,分别作为训练集、验证集和测试集。 2.利用训练集对模型进行训练,然后用验证集对模型进行调参。 3.使用调整后的模型对测试集...
估值方法多方法交叉验证,选最保守安全性高的,从无风险收益率,历史平均pe,股息折现保底收益,分三次加仓,控制好仓位。
1. 将数据集分为三部分,选择其中两部分作为训练集,剩余部分作为验证集。 2. 在训练集上训练模型,并使用验证集评估模型性能。 3. 旋转划分方式,使得每个子集都有机会成为验证集,即进行三次训练和验证过程。 4. 计算并取三次验证结果的平均值作为模型最终的性能指标。 三、三折交叉验证的优势 1. 提高模型评估的...