具体来说,十折交叉验证方法是将原始数据集划分成10个等分,在每次模型训练中,选取其中9个部分作为训练集,另外1个部分作为验证集。依次循环10次,每次选取不同的训练集和验证集,计算模型在验证集上的性能指标,并对10次的结果取平均值作为模型的最终评估指标。 相比于其他模型评估方法,十折交叉验证方法具有以下优点: ...
其基本实现方法是:将所有数据划分为十份,依次选取一份数据作为测试集,其余九份做训练集,共建立十个模型,可分别得到10个标准化的均方误差(NMSE),求出10次平均的NMSE。 对于训练集来说,其NMSE=1-R²,对于测试机来说,NMSE与回归得到的R²没有太大关系。交叉验证主要关心的是测试集的NMSE。 2.实现 rm(list=...
百度试题 结果1 题目在以下几种人工智能模型评估方法中,哪一种主要用于比较不同模型的性能? A. 混淆矩阵 B. ROC曲线 C. 十折交叉验证 D. 梯度提升树 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏