机器学习实战——交叉验证
来源:互联网 发布:mac比较好用的浏览器 编辑:程序博客网 时间:2024/05/13 14:24
交叉验证(Cross-validation):主要用于建模应用中,例如PCR 、PLS 回归建模中。在给定的建模样本中,拿出大部分样本进行建模型,留小部分样本用刚建立的模型进行预报,并求这小部分样本的预报误差,记录它们的平方加和
十折交叉验证(10-fold cross-validation):用来测试算法准确性。是常用的测试方法。将数据集分成十分,轮流将其中9份作为训练数据,1份作为测试数据,进行试验。每次试验都会得出相应的正确率(或差错率)。10次的结果的正确率(或差错率)的平均值作为对算法精度的估计,一般还需要进行多次10折交叉验证(例如10次10折交叉验证),再求其均值,作为对算法准确性的估计。
之所以选择将数据集分为10份,是因为通过利用大量数据集、使用不同学习技术进行的大量试验,表明10折是获得最好误差估计的恰当选择,而且也有一些理论根据可以证明这一点。但这并非最终诊断,争议仍然存在。而且似乎5折或者20折与10折所得出的结果也相差无几。
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