[Day 26] 交叉驗證K-Fold Cross | 就愛喝咖啡
![[Day 26] 交叉驗證K-Fold Cross](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
交叉驗證又稱為樣本外測試,是資料科學中重要的一環。透過資料間的重複採樣過程,用於評估機器學習模型並驗證模型對獨立測試數據集的泛化能力。
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交叉驗證又稱為樣本外測試,是資料科學中重要的一環。透過資料間的重複採樣過程,用於評估機器學習模型並驗證模型對獨立測試數據集的泛化能力。在今天的文章中我們將詳細的來介紹每一種 K-Fold 變型。
K-Fold Cross-Validation在 K-Fold 的方法中我們會將資料切分為 K 等份,K 是由我們自由調控的,以下圖為例:假設我們設定 K=10,也就是將訓練集切割為十等份。這意味著相同的模型要訓練十次,每一次的訓練都會從這十等份挑選其中九等份作為訓練資料,剩下一等份未參與訓練並作為驗證集。因此訓練十回將會有十個不同驗證集的 Error,這個 Error 通常我們會稱作 loss 也就是模型評估方式。模型評估方式有很多種,以回歸問題來說就有 MSE、MAE、RMSE...等。最終把這十次的 loss 加總起來取平均就可以當成最終結果。透過這種方式,不同分組訓練的結果進行平均來減少方差,因此模型的性能對數據的劃分就不會那麼敏感。
參考[1]
Nested K-Fold Cross Validation此方法為 K-Fold 的變型,Nested 意指雙迴圈(巢狀)的意思。分別有外層迴圈(Outer Loop)為一般正常的 K-Fold。唯一不同的是我們在每一次迭代中會將外層 K-Fold 的訓練集拿出來再進入到內層迴圈(Inner Loop)再做一次 K-Fold。由下圖可以看到,...
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