下面将详细讨论K折交叉验证的作用。 1.模型评估:K折交叉验证可以帮助我们评估机器学习模型的性能。通常情况下,我们会将数据集分为训练集和测试集,然后使用测试集来评估模型的性能。但是,并没有给出阈值和具体的水平指标。使用K折交叉验证,我们可以在训练集上训练模型,并在不同的子集上进行评估。通过多次评估的平均...
交叉验证的目的:在实际训练中,模型通常对训练数据好,但是对训练数据之外的数据拟合程度差。用于评价模型的泛化能力,从而进行模型选择。 交叉验证的基本思想:把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set or test set),首先用训练集对模型进行训练,再...