五折交叉验证法是一种常用的模型训练和评估技术,主要用于估计模型的泛化能力。具体来说,它将数据集分成5个大小相等的互斥子集,每次迭代中,选择其中一个子集作为验证集,剩下的4个子集作为训练集。这个过程重复5次,每次选择不同的子集作为验证集,其余的作为训练集。 这种方法的主要特点如下: 1. 数据利用率高:每次迭...
最常用的交叉验证是k 折交叉验证(k-fold cross-validation),其中k 是由用户指定的数字,通常取5 或10。将数据划分为(大致)相等的k部分,每一部分叫作折(fold)。如下5折交叉验证,使用第1 折作为测试集、其他折(2~5)作为训练集来训练第一个模型。对于将数据划分为训练集和测试集的这5 次划分,每一次都要计算...