K折交叉验证

news2024/11/25 3:00:13

目的

模型在一套训练集和数据集上表现优秀,不能说明问题,只有在众多不同的训练集和测试集上表现都优秀,模型才具有真正的泛化能力。
通过交叉验证,验证模型的泛化能力,帮助我们认识模型。

常用方法之K折交叉验证

分为K折,每次留一份作为验证集,K-1份训练集

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带交叉验证的学习曲线

对于带交叉验证的学习曲线,不仅要高准确率,而且方差想对要小。
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其他交叉验证

K折 :按顺序取训练集和测试集
ShuffleSplit 侧重于让测试集数据分布在数据的全方位之内。
StratifiedKFold 训练数据和测试数据必须在每个标签分类中占有相同的比例。

避免折数过大

造成

  • 运算效率慢
  • 预测方差大

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