看懂啥是K折交叉验证

最新推荐文章于 2025-09-11 16:52:12 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

如何利用sklearn中的葡萄酒数据集实施一个五折交叉验证高斯贝叶斯分类器？
**My Coding Family**
06-24 893
🏆本文收录于 《全栈Bug调优(实战版)》 专栏，该专栏专注于分享我在真实项目开发中遇到的各类疑难Bug及其深层成因，并系统提供高效、可复现的解决思路和实操方案。无论你是刚入行的新手开发者，还是拥有多年项目经验的资深工程师，本专栏都将为你提供一条系统化、高质量的问题排查与优化路径，助力你加速成长，攻克技术壁垒，迈向技术价值最大化与职业发展的更高峰🚀！    📌 特别说明： 文中部分技术问题来源于真实生产环境及网络公开案例，均经过精挑细选与系统化整理，并结合多位一线资深架构师和工程师多年实战经验沉淀，提
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 2329
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...
k折交叉验证（k-fold Cross-validation）
weixin_48697962的博客
07-25 4万+
k折交叉验证（k-fold Cross-validation）
【机器学习】K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）
码农努力学习
02-19 5051
K折交叉验证是一种非常强大的评估技术，可以帮助我们在模型训练过程中避免过拟合和偏差，特别是在数据量较少时。通过合理选择K值和变体，您可以灵活地应对不同类型的数据和问题，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
机器学习之K折交叉验证
最新发布
Cat
09-11 576
K折交叉验证是一种评估模型泛化能力的方法。它将数据集划分为K个相同大小的子集，每次使用K-1个子集训练模型，剩余1个作为测试集，重复K次后取平均性能指标。5折和10折交叉验证最为常用，前者在计算成本和评估稳定性间取得平衡。这种方法能有效减少单一数据划分的随机性影响，避免过拟合问题。
K-折交叉验证（原理及实现）
NSSWTT的博客
07-13 3万+
在机器学习中，我们训练数据集去训练一个model(模型)，通常的做法是定义一个Loss function(损失函数)，通过这个最小化loss的过程来提高模型的性能。然而我们学习模型的目的是为了解决实际问题（或者说是训练这个数据集领域中的一般化问题），单纯的将训练数据集的loss最小化，并不能保证在解决更一般的问题时模型仍然是最优，甚至不能保证模型是可用的。这个训练数据集的loss与一般化的数据集的loss之间的差异就叫做generalization error=bias+variance。注...
k折交叉验证
热门推荐
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...
pytorch实现k折交叉验证
badwoman_12138的博客
03-23 2557
一般是用在，训练验证集上，为的是提高模型的性能，因为如果不设置交叉验证，一直用同样的数据作为验证集，那这个模型就会特别适合区分这一部分数据，一到测试集上就gg了，所以要大家都来验证一把，都来掺和一脚。交叉验证可能是更好地优化模型，一是从超参数上优化，二是从综合评估上，就比如小样本，需要每个部分都去参加一下测试集，才能说明这个的网络的优势，也许是这样吧。这样做的意思是，把测试集直接单独划出来，不管训练和验证怎么折腾，测试集的数据都不参与，最后你这个模型训练好了，再来预测我这个测试集，进行评价。
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
12-20 700
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...
【2024_CUMCM】机器学习导论、不平衡分类模型（重采样）、交叉验证（附代码）
2302_81240667的博客
07-11 1060
这种举例子就懂了，例如根据体检数据判断是否患病，那根据常识，不患病的人肯定说远多于患病人数；例如检测欺诈性信用卡交易。如下图所示，欺诈性交易约为400笔，而非欺诈性交易为约90000笔。如果对于这种不平衡模型之间进行训练，你会发现调到最后，预测出不患病的准确率接近百分百，预测患病的准确率为0，这显然是不行的通过重采样进行解决用于处理高度不平衡数据集的一种广泛采用的类不平衡技术称为重采样。它包括从多数类中删除样本（欠采样）和/或从少数类中添加更多样本（过采样。
什么是K折交叉验证
weixin_65259109的博客
02-12 1132
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。 ...
K-折交叉验证
tsinfeng的专栏
09-11 8517
K-折交叉验证（K-fold cross-validation）是指将样本集分为k份，其中k-1份作为训练数据集，而另外的1份作为验证数据集。用验证集来验证所得分类器或者回归的错误码率。一般需要循环k次，直到所有k份数据全部被选择一遍为止。<br /> 交叉检验的方法是<br /> Cross Validation<br /> Cross validation is a model evaluation method that is better than residuals. The pro
k-折交叉验证
weixin_36103474的博客
06-18 1万+
一、k折交叉验证的目的（为什么要用k折交叉验证？） 1.根本原因：数据有限，单一的把数据都用来做训练模型，容易导致过拟合。（反过来，如果数据足够多，完全可以不使用交叉验证。）较小的k值会导致可用于建模的数据量太小，所以小数据集的交叉验证结果需要格外注意，建议选择较大的k值。 2.理论上：使用了交叉验证，模型方差“应该”降低了。 在理想情况下，我们认为k折交叉验证可以 O(1/k)O(1/k)O(1...
k 折交叉验证
tyler的博客
04-24 642
转载于：https://zhuanlan.zhihu.com/p/98532085 #k 折交叉验证（k-fold cross validation） 静态的「留出法」对数据的划分方式比较敏感，有可能不同的划分方式得到了不同的模型。 「k折交叉验证」是一种动态验证的方式，这种方式可以降低数据划分带来的影响。具体步骤如下： 将数据集分为训练集和测试集，将测试集放在一边 将训练集分为 k 份...
K折交叉验证
huoyingchong64的博客
05-18 499
将数据分成训练集，验证集，测试集 其中将训练集+验证集的K折交叉验证，就是将数据分成K等分，其中1份作为验证集，剩余的k-1作为训练集，对模型进行拟合，得到的平均值，就是这个模型的score，如下就是简单的示例，其中 train_table, train_labels是已经处理好的数据集 from sklearn.model_selection import cross_val_score ...
如何看懂原理图
08-23
阅读和理解电子原理图是电子工程和硬件设计中的基础技能。原理图是一种用于表示电子电路结构和工作原理的图形化工具，它通过标准化的符号和连线，展示电路中各个元件之间的逻辑关系和电气连接[^1]。 ### 1. 熟悉基本元件符号 电子原理图由各种电子元件的符号组成，理解这些符号是第一步。常见的元件包括： - **电阻**：通常用一个锯齿形线段表示。 - **电容**：用两条平行线（极性电容）或一条曲线和一条直线（非极性电容）表示。 - **二极管**：用三角形和一条垂直线表示，箭头指向导通方向。 - **晶体管**：分为双极型晶体管（BJT）和场效应晶体管（MOSFET），符号不同。 - **集成电路**（IC）：通常用矩形框表示，框内有多个引脚。 掌握这些符号有助于快速识别电路中的元件[^3]。 ### 2. 理解元件之间的连接 原理图中的连线表示元件之间的电气连接。通常使用直线连接元件的引脚，交叉点表示节点，节点上的点表示连接。理解这些连接方式有助于分析电路的信号流向和工作原理[^2]。 ### 3. 分析电路功能 在理解元件符号和连接方式后，下一步是分析电路的功能。可以通过以下步骤进行： - **识别电源和地**：通常在原理图中，电源和地有专门的符号，识别它们有助于理解电路的供电情况。 - **确定输入和输出**：找出电路的输入端和输出端，有助于理解信号的流向。 - **分块分析**：将电路分成多个功能模块，如电源模块、信号处理模块、控制模块等，逐个分析每个模块的功能。 ### 4. 理解元件参数 每个元件在原理图中通常会标注其参数，如电阻值、电容值、晶体管型号等。这些参数对于理解电路的具体工作方式非常重要。例如，一个电阻的阻值会影响电路中的电流和电压分布[^1]。 ### 5. 结合数据手册 对于复杂的集成电路或特殊功能的元件，查阅其数据手册可以获取更多详细信息。数据手册通常包含元件的工作原理、电气特性、引脚定义等内容，这对于深入理解电路设计至关重要[^2]。 ### 6. 实践与仿真 通过实际搭建电路或使用电路仿真软件（如Multisim、LTspice等），可以验证原理图的功能。仿真可以帮助理解电路在不同条件下的行为，并发现潜在问题。 ### 示例代码：使用Python绘制简单电路图 ```python import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as patches fig, ax = plt.subplots() # 绘制电阻 resistor = patches.Rectangle((0.1, 0.5), 0.3, 0.1, linewidth=1, edgecolor='black', facecolor='none') ax.add_patch(resistor) # 绘制导线 plt.plot([0, 0.1], [0.55, 0.55], 'k-') plt.plot([0.4, 0.5], [0.55, 0.55], 'k-') plt.axis('equal') plt.axis('off') plt.show() ```
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