训练集验证集二划分,也称为留出验证法(Train-Test Split),是模型评估中最基础且常用的一种方法。在这种方法中,数据集被随机分为两个部分:训练集和测试集。训练集用于训练模型,而测试集则用于评估模型的性能。通常,训练集和测试集的比例为80%:20%或...
数据集被划分为K个子集,每个子集在模型训练过程中轮流担任验证集。 实施步骤 划分数据集:将数据集随机分成K个子集。 训练与验证:循环K次,每次使用一个不同的子集作为验证集,其余作为训练集。 评估与平均:计算每次循环中的评估指标,并求其平均值作为模型的整体性能指标。 优缺点 优点: 充分利用数据:每个数据点都被...