Definition
交叉验证是一种用于估计机器学习模型性能的统计方法。最常见的形式是k折交叉验证,即将数据分为k个相等的部分。模型在k-1个部分上进行训练,并在剩余的一个部分上进行测试,此过程重复k次,每次使用不同的部分作为测试集。
Summary
一种重采样程序,通过将数据划分为子集进行训练和测试,用于在有限数据样本上评估机器学习模型。
Key Concepts
- K折划分
- 模型泛化能力
- 过拟合检测
- 性能估计
Use Cases
- 超参数调优
- 比较不同算法
- 在小数据集上验证模型稳定性
Code Example
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