K折交叉验证
来源:互联网 发布:阿里云快速备案 编辑:程序博客网 时间:2024/04/25 02:48
在pattern recognition与machine learning的相关研究中,经常会将dataset分为t
怎么将完整的dataset分为training set与test set也是学问,必须遵守两个要点:
- training set中样本数量必须够多,一般至少大于总样本数的50%。
- 两组子集必须从完整集合中均匀取样。
其中第2点特别重要,均匀取样的目的是希望减少training
Cross-validation正是为了有效的估测gener
K-fold cross-validation (k-CV)则是double cross-validation的延伸,作法是将datas
最后是leave-one-out cross-validation (LOOCV),假设dataset中有n个样本,那LOOC
- 每一回合中几乎所有的样本皆用于训练model,因此最接近母体
样本的分布,估测所得的generalization error比较可靠。 - 实验过程中没有随机因素会影响实验数据,确保实验过程是可以被复
制的。
但LOOCV的缺点则是计算成本高,因为需要建立的models
使用Cross-Validation时常犯的错误
由于实验室许多研究都有用到evolutionary algorithms(EA)与classifiers,所使
那EA跟cross-validation要如何搭配呢?Cro
EA与k-CV正确的搭配方法,是将dataset分成k等份的
来源参考:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_4998f4be0100awon.html
http://blog.sina.com.cn/s/blog_554135af01010drb.html
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