十折交叉验证和混淆矩阵
来源:互联网 发布:网络监控用什么交换机 编辑:程序博客网 时间:2024/05/18 02:24
一、十折交叉验证
前面提到了数据集分为训练集和测试集,训练集用来训练模型,而测试集用来测试模型的好坏,那么单一的测试是否就能很好的衡量一个模型的性能呢?
答案自然是否定的,单一的测试集具有偶然性和随机性。因此本文介绍一种衡量模型(比如分类器)性能的方法——十折交叉验证(10-fold cross validation)
什么是十折交叉验证?
假设有个数据集,需要建立一个分类器,如何验证分类器的性能呢?
将数据集随机均为为10份,依次选择某1份作为测试集,其他9份作为训练集,训练出来的模型对测试集进行分类,并统计分类结果,就这样,重复10次实验,综合所有分类结果,就可以得到比较稳定的评价结果(当然,由于是随机划分数据集,因此每次运行结果都不一致)。
附:当然也可以选择k折交叉验证,最极端的就是留1交叉验证,每次只留一个样本做测试集,但这样的计算规模太大。
二、混淆矩阵
混淆矩阵:confuse matrix
假设有n个类别,那么分类结果的统计可以通过一个n*n的矩阵来表示,即混淆矩阵。
对角线即为分类正确的样本数。
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