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Cross-Validation 交叉驗證 計算預測誤差 直接切分訓練、測試資料集 Cross-Validation 交叉驗證 Leave one out cross-validation(LOOCV) 留一交叉驗證 K-fold cross-Validation K 折交叉驗證 [Python code] (補充) Holdout validation (Validation Set Approach) Leave One Out Cross Validation (LOOCV) K-Fold Cross-Validation (K=10) Kaggle 資料示範程式 前言昨天有講到要進行模型選擇和評估時,就需要將資料分為訓練、驗證、測試集。
當資料量足夠時可以直接去切分資料(Approach Validation Set),並用test error 去進行模型評估。 實際案例的資料往往不夠,但我們不會想直接切分資料為訓練和驗證資料,因為這會浪費了驗證集可供我們訓練模型的資訊,所以這時候就適和使用 「Cross-Validation 交叉驗證」的方法切分資料。
測試集(test data)是評估用得資料,我們不能使用他去訓練、挑選模型,因為一旦使用了測試集,它就喪失了模擬預測新資料的能力。除此之外,我們更不能隨意減少測試集的占比,已免它無法充分模擬未知資料的情況。 這時若模型要進行「超參數 Hyperparameter」的挑選或是決定最終模型時就需要從測試及以外的資料拿取部分作為檢驗(驗證)使用。
計算預測誤差建立迴歸模型時,從驗證集裡計算預測誤差的統計方法:
Root Mean Squared Error (RMSE): ...
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