看懂啥是K折交叉验证

最新推荐文章于 2025-02-12 16:47:33 发布
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原理：将可用数据划分为K个分区（K取5或10），实例化K个相同的模型，将每个模型在K-1个分区作为训练集，并在剩下的一个分区当做验证集。模型的验证分数等于K个验证分数的平均值。

 

下面用一个图（这个图我从大佬那里粘过来的）讲的很明白

100天精通风控建模(原理+Python实现)——第33天：模型选择策略中的交叉验证是什么？在风控建模中有什么应用？
阿黎逸阳的博客
08-11 164
一文弄懂模型选择策略中的交叉验证。
matlab-K折交叉验证与分层K折交叉验证
qigeyonghuming_1的博客
10-12 1万+
文章目录K折交叉验证有什么用？如何实现K折交叉验证？K折交叉验证的要点：（文字版）如何实现K折交叉验证（图片版）如何实现K折交叉验证（matlab版）为啥我们需要分层K折交叉验证？如何实现分层k折交叉验证如何实现分层k折交叉验证(文字版)如何实现分层k折交叉验证(图片版)如何实现分层K折交叉验证（matlab版） 很多论文都会用到K折交叉验证，但是以前一直没有做这个操作，所以最近整理了一下关于这个方面的资料，其实就是把看到的文字资料整理一下，有些文字自己进行了突出和调整，感谢所有博主。 分层K折交叉验证是K
k折交叉验证
一路向北
06-14 9万+
一般情况将K折交叉验证用于模型调优，找到使得模型泛化性能最优的超参值。，找到后，在全部训练集上重新训练模型，并使用独立测试集对模型性能做出最终评价。 K折交叉验证使用了无重复抽样技术的好处：每次迭代过程中每个样本点只有一次被划入训练集或测试集的机会。K折交叉验证图：如果训练数据集相对较小，则增大k值。增大k值，在每次迭代过程中将会有更多的数据用于模型训练，能够得到最小偏差，同时算法时间延长。且训练...
什么是K折交叉验证
weixin_65259109的博客
02-12 925
python。
K折交叉验证解释
teng_zz的博客
08-01 2万+
所谓K折交叉验证，就是将数据集等比例划分成K份，以其中的一份作为测试数据，其他的K-1份数据作为训练数据。然后，这样算是一次实验，而K折交叉验证只有实验K次才算完成完整的一次，也就是说交叉验证实际是把实验重复做了K次，每次实验都是从K个部分选取一份不同的数据部分作为测试数据（保证K个部分的数据都分别做过测试数据），剩下的K-1个当作训练数据，最后把得到的K个实验结果进行平分。 ...
简述k折交叉验证法
煮酒blog
10-18 4722
1、以二分类任务为例，假定数据集D包含1000个样本，将其划分为训练集S和测试集T，其中S包含800个样本， T包含200个样本，用S进行训练后，如果模型在T上有50个样本分类错误，那么模型的正确率为75% 。 2、PR（Precision-Recall）曲线的横轴和纵轴分别是查全率 和查准率 。 3、ROC曲线的横轴和纵轴分别是 假正例率 和 真正例率 。 4、对于二分类问题，可将样本根据...
knn人脸识别判断_基于OpenCV和Keras实现人脸识别系列——七、通过K折交叉验证选取最佳的KNN模型实现人脸分类...
weixin_39955938的博客
12-20 665
基于OpenCV和Keras的人脸识别系列手记：项目完整代码参见Github仓库。项目完整代码参见Github仓库。本篇手记是上面这一系列的第七篇。在系列的上一篇手记里，我完成了将图片转化为128维特征向量的工作，这篇要用这些128维特征向量的数据来训练一个KNN模型。KNN算法的基本思想先来看看KNN算法的基本思想，KNN是K nearest neighbor的缩写，中文名称是k-近邻算法。一开...
Kaggle Titanic Challenges 生存预测 数据预处理 模型训练 交叉验证 步骤详细解析
清水河C罗——Leonardo-Liu
03-18 2243
本博客所有内容均整理自《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》一书及其GitHub源码。 看《Hands-On》一书至第三章，习题里面后两题是实际操作的编程题，自己初步动手效果不错，特此记录一下。 运行环境：Jupyter Notebook 语言：Python3.6.4 0、题目描述 Kaggle的Tita...
机器学习--scikit-learn（3）--交叉验证
嗒獭想睡觉
08-27 721
这篇文章记录的是如何对模型进行交叉验证。 首先要简单了解一下，什么是交叉验证，对一个模型好与坏的检测指标有哪些？ 1.什么是交叉验证？ 交叉验证就是不单单把数据集分成测试集和训练集，而是把数据集分成n组，每一组中都有训练集和测试集，每一组都会得到一个score，这个score可以是准确性（accuracy），也可以是MSE（标准均方误差）等。 例子回到第一篇文章中讲到的花的分类，最简单的是...
数据集划分train_test_split\交叉验证Cross-validation
小麦粒的Python
08-01 1万+
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。
matlab花代码-Classification-IRIS-:使用10折交叉验证报告IRIS数据集的分类结果。从准确率结果可以看出，在150个
06-11
matlab 花代码分类-IRIS- 使用 10 折交叉验证报告 IRIS 数据集的分类结果。 从准确率结果可以看出，在 150 个示例中，有些花被误分类了。 代码在matlab上实现。
K折交叉验证
优快云_of_ding的博客
01-05 362
在网上搜索K折交叉验证发现有争议，下面是查询正版书籍得到的结果： K折交叉验证：是将数据集分为k个不重合的子集。测试误差可以估计为k次计算后的平均测试误差。在第i次测试时，数据的第i个子集用于测试集，其他的数据用于训练集。 ---------来自《深度学习》[美]伊恩,古德费洛 ...
一文讲透Python机器学习中的K折交叉验证法
m0_72274883的博客
12-04 4561
K折交叉验证是针对验证集法的另外一种改进方式，也广泛用于机器学习实践。具体的操作方式就是首先把样本全集采用分层抽样的方式随机划分为大致相等的K个子集，每个子集包含约1/K的样本，K的取值通常为5或者10，其中10最为常见。然后，每次都把K-1个子集的并集，也就是约（K-1）/K的样本作为训练集，把1/K的样本作为测试集，基于训练集训练获得模型，基于测试集进行评价，计算测试集的均方误差。最后，将K次获得的K个验证集的均方误差进行平均，即为对测试误差的估计结果。
k-折叠交叉验证（）
imNingyuan的博客
10-01 1113
k-折叠交叉验证就是将训练集的1/k作为测试集，每个模型训练k次，测试k次，错误率为k次的平均，最终选择平均率最小的模型Mi。
机器学习实验二 K折交叉验证找最佳K值并可视化分析
xqmids99的博客
05-04 3102
一、实验目的： （1）K折交叉验证是一种常用的模型评估方法，它可以在有限的数据下充分利用数据集，提高模型精度和泛化能力。K折交叉验证将数据集分成K个互不重叠的子集，每次选取其中一个子集作为测试集，剩余K-1个子集作为训练集，然后计算模型在测试集上的误差，重复该过程K次，最终得到K个误差值的平均数作为模型的性能指标。 （2）寻找最佳的K值可以通过在一定范围内遍历K值，比较不同K值下模型的性能指标来确定最佳的K值。比如，可以从2开始尝试不同的K值，直到最大的K值等于数据集大小。通常情况下，K的取值范围应该保证
交叉验证方法汇总【附代码】（留一法、K折交叉验证、分层交叉验证、对抗验证、时间序列交叉验证）
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k-折交叉验证(k-fold crossValidation)： 在机器学习中，将数据集A分为训练集（training set）B和测试集（testset）C，在样本量不充足的情况下，为了充分利用数据集对算法效果进行测试，将数据集A随机分为k个包，每次将其中一个包作为测试集，剩下k-1个包作为训练集进行训练。 在matlab中，可以利用： indices=crossvalind('Kfold
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