交叉驗證 | 就愛喝咖啡
k折交叉驗證(英語:k-foldcross-validation),將訓練集分割成k個子樣本,一個單獨的子樣本被保留作為驗證模型的數據,其他k−1個樣本用來訓練。交叉驗證重複k次,每 ...
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交叉驗證,有時亦稱循環估計[1] [2] [3], 是一種統計學上將數據樣本切割成較小子集的實用方法。於是可以先在一個子集上做分析,而其它子集則用來做後續對此分析的確認及驗證。一開始的子集被稱為訓練集。而其它的子集則被稱為驗證集或測試集。交叉驗證的目的,是用未用來給模型作訓練的新數據,測試模型的性能,以便減少諸如過擬合和選擇偏差等問題,並給出模型如何在一個獨立的數據集上通用化(即,一個未知的數據集,如實際問題中的數據)。
交叉驗證的理論是由Seymour Geisser所開始的。它對於防範根據數據建議的測試假設是非常重要的,特別是當後續的樣本是危險、成本過高或科學上不適合時去搜集的。
交叉驗證的使用[編輯]假設有個未知模型具有一個或多個待定的參數,且有一個數據集能夠反映該模型的特徵屬性(訓練集)。適應的過程是對模型的參數進行調整,以使模型儘可能反映訓練集的特徵。如果從同一個訓練樣本中選擇獨立的樣本作為驗證集合,當模型因訓練集過小或參數不合適而產生過擬合時,驗證集的測試予以反映。 交叉驗證是一種預測模型擬合性能的方法。
常見的交叉驗證形式[編輯] Holdout持久性驗證[編輯]常識來說,Holdout 驗證並非一種交叉驗證,因為數據並沒有交叉使用。 隨機從最初的樣本中選出部分,形成交叉驗證數據,而剩餘的就當做訓練數據。 一般來說,少於原本樣本三分之一的數據被選做驗證數據。 [4]
k折交叉驗證[編輯]k折交叉驗證(英語:k-fold cross-validation),將訓練集分割成k個子樣本,一個單獨的子樣本被保留作為驗證模型的數據,其他k − 1個樣本用來訓練。交叉驗證重複k次,每個子樣本驗證一次,平均k次的結果或者使用其...
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