Machine Learning-模型评估与调参 ——K折交叉验证

最新推荐文章于 2024-04-21 18:42:26 发布
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本文介绍了K折交叉验证的概念和重要性，特别是在数据量有限时的优势。详细阐述了K折交叉验证的原理和步骤，并提供了Python中实现10折交叉验证的代码示例，强调了K值选择的一般建议，通常在5到12之间。

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机器学习系列专栏

选自 Python-Machine-Learning-Book On GitHub

作者：Sebastian Raschka

翻译&整理 By Sam

今天继续学习python的模型评估和调参系列内容，而我们今晚要将的是K折交叉验证，相信大家对这个概念不陌生了，今天也在文中贴上实现代码。

为什么要评估模型的泛化能力，相信这个大家应该没有疑惑，一个模型如果性能不好，要么是因为模型过于复杂导致过拟合(高方差)，要么是模型过于简单导致导致欠拟合(高偏差)。如何评估它，用什么数据来评估它，成为了模型评估需要重点考虑的问题。

我们常规做法，就是将数据集划分为3部分，分别是训练、测试和验证，彼此之间的数据不重叠。但，如果我们遇见了数据量不多的时候，这种操作就显得不太现实，这个时候k折

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每天五分钟机器学习：k折交叉验证
huanfeng_AI的博客
10-25 2158
本文我们介绍一种常用的参数寻优方法--k折交叉验证，现在的数据集一般分为三类，分别为训练集，验证集，测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调参，测试集用于测试调参之后的模型效果。但是很多时候我们往往只具有训练集和测试集，这个时候如果训练集比较多，那么我们可以按照一定的比例将其分为训练集和验证集，但是当训练集数量比较少的时候，我们就不可以这样做了，所以我们可以使用k折交叉验证的方式来处理这个问题。我们先来看一下什么是交叉验证？
Machine Learning-模型评估与调参 ——嵌套交叉验证
Pysamlam的博客
07-17 1164
机器学习系列专栏选自 Python-Machine-Learning-Book On GitHub作者：Sebastian Raschka翻译&整理 By Sam...
【代码模版】利用k折交叉验证对SVM中的参数C进行调参
数据分析成长之路
03-05 3997
SVM模型中需要调参的一般为C和kernel，但是kernel99%都是选择’rbf’（径向基核函数，也就是高斯核函数），所以一般只需要对C进行调参。 参数C是SVM近似线性可分情况下松弛因子的参数，原理上C值越小越好 from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import cross_val_score # 创建选择最优...
参数调优：K折交叉验证与GridSearch网格搜索
m0_46388544的博客
01-27 2863
本文代码及数据集来自《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》 一、K折交叉验证 在机器学习中，因为训练集和测试集的数据划分是随机的，所以有时会重复地使用数据，以便更好地评估模型的有效性，并选出最好的模型，该做法称为交叉验证。具体而言就是对原始样本数据进行切分，然后组合成为多组不同的训练集和测试集，用训练集训练模型，用测试集评估模型。某次的训练集可能是下次的测试集，故而称为交叉验证。 交叉验证的方法有简单交叉验证、K折交叉验证和留一交叉验证3种。其中K折交叉验证应用较为广泛，它是指将数据集随机等分.
python k折交叉验证,python中sklearnk折交叉验证
weixin_32821251的博客
03-25 2856
python中sklearnk折交叉验证发布时间：2018-06-10 11:09,浏览次数：492, 标签：pythonsklearnk1.模型验证回顾进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型，对于监督学习而言，我们希望模型对于未知数据的泛化能力强，所以就需要模型验证这一过程来体现不同的模型对于未知数据的表现效果。最先我们用训练准确度(用全部数据进行训练和测试)来衡量模型的表现，这种方...
深入解析K折交叉验证：原理、应用及优化策略(python实现 代码详解)
热门推荐
2301_81199775的博客
04-21 2万+
本文深度解析K折交叉验证这一重要机器学习工具，从理论概念出发，全面阐述其在提升模型泛化能力、模型性能评估与超参数优选等方面的关键作用。尤其聚焦于如何在K折交叉验证执行过程中记录并精准定位那些对应最高模型得分的训练集与测试集划分情况。结合Python实例，展示如何在模型间性能比较、超参数调整以及寻找最佳训练验证集划分策略上运用此方法，以期实现数据资源的最优化利用和模型性能的持续提升。
Machine Learning-模型评估与调参 ——曲线调参
Pysamlam的博客
07-06 482
机器学习系列专栏选自 Python-Machine-Learning-Book On GitHub作者：Sebastian Raschka翻译&整理 By Sam...
DataScience-And-MachineLearning-Handbook-For-Coders-人工智能大模型实战应用资源
最新发布
06-21
它强调了编码员在构建和评估模型时需要遵循的最佳实践，比如使用交叉验证来避免过拟合，以及如何有效地评估模型的性能和可靠性。 《Data Science与机器学习编码员手册——人工智能大模型实战应用资源》不仅仅是一本...
Titanic---Machine-Learning-from-Disaster-Machine-Learning-Model:这个项目使用机器学习来创建一个模型，该模型可以预测哪些乘客在泰坦尼克号沉船事故中幸存了下来
04-07
利用交叉验证技术（如k折交叉验证）将数据集分为训练集和验证集，训练模型后在验证集上评估其性能。这有助于防止过拟合，确保模型的泛化能力。 6. 模型评估： 评估模型的性能通常使用准确率、精确率、召回率、F1...
k折交叉验证 k-fold cross-validation
随风秀舞（diyoosjtu）
06-15 9570
文章目录k折交叉验证k值的确定实例使用scikit-learn进行交叉验证 交叉验证是用来评估机器学习方法的有效性的统计学方法，可以使用有限的样本数量来评估模型对于验证集或测试集数据的效果。 k折交叉验证 参数kkk表示，将给定的样本数据分割成kkk组。k=10k=10k=10时，称为10折交叉验证。 流程如下： 将数据集随机打乱。Shuffle the dataset randomly. 将数...
K折交叉验证实现
qq_46083603的博客
07-10 1382
K折交叉验证 k折交叉验证是划分数据集的一种方式，特别适合少量数据集 在原始数据中划分k份，取1份作为测试集，k-1份作为训练集 最后算出平均性能值 以MINIST数据为例子 ```python from tensorflow import keras import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #加载数据集 minst=keras.datasets.mnist.load_data() #训练集和测试集分别有60000和10000 (x_train
k折交叉验证matlab 流程_k折交叉验证中k取值多少有什么关系？
weixin_28869849的博客
12-17 1676
点击上方蓝色字关注我们！问题引入大家在做项目或者比赛的时候，经常会使用到k折交叉验证，但大家用的时候可能没有注意。这个K到底取多少合适呢？在面试过程中我们可能通常会遇到这样的问题。所以我们得提前准备一下哦.问题解答在理想情况下，可认为K折交叉验证可以降低模型的方差，从而提高模型的泛化能力，通俗地说，我们期望模型在训练集的多个子数据集上表现良好，要胜过单单在整个训练数据集上表现良好。(但实...
K折交叉验证
erinapple的博客
10-25 798
如何确定合适的k值 K 值越小，偏误越大，所以越不推荐。(K 值小，则会变得像“验证集法”) K 值太大，所得结果会变化多端。(K 值大，则会变得像“留一法”（LOOCV)） 通常建议的值是 k=10 。 如何衡量模型的偏误/变化程度？ K 层交叉检验之后，我们得到 K 个不同的模型误差估算值（e1, e2 …..ek）。理想的情况是，这些误差值相加得 0 。要计算模
k折交叉验证_通过交叉验证寻找K近邻算法的最优K值
weixin_39591455的博客
11-26 1295
问题引出之前我们使用K近邻算法尝试寻找用户年龄与预估薪资之间的某种相关性，以及他们是否有购买SUV的决定。主要代码如下：在有一个问题，上面的n_neighbors(k值)为什么是5，其他值可不可以？效果会怎么样？如何知道哪个k值的效果相对较好？这就需要用到交叉验证。交叉验证有什么用，为什么要用它？关于它有什么用，经过浏览相关网页获得了以下两点总结：在数据集很小的时候防止过拟合。找到合适的模型参数。...
K折交叉验证处理数据！
木子偉
04-16 1712
K折交叉验证处理数据！
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 4645
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（k-fold）交叉验证
zhangyugebb的博客
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k折交叉验证是用来选择模型设计并调节超参数的。 首先，我们先来看一下k折交叉验证的使用背景： 我在训练模型的时候，通过已有的数据训练得出一个模型，在这里用于训练的数据称为训练集。当我们把这个模型部署到真实环境去的时候，通过真实的数据得到结果，这个时候这些真实的数据就叫做测试集。 那么问题来了，我们在训练模型的时候怎么样评估模型的好坏呢？怎么样调节模型的超参数呢？ 答：一般我们都是将训练用的...
《scikit-learn》使用交叉验证优化KNN参数
qq_29367075的博客
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KNN有一个非常重要的参数就是n_neighbors，这个超参数很大程度上决定模型的准确性。 那么我们利用有限的数据集，来调出最有说服力，最合适的这个参数呢，当然可以使用交叉验证的指标来衡量其好坏。 尝试不同的n_neighbors参数，每一个都去做一次交叉验证，取结果最好的那个超参数模型即可。 代码如下： from sklearn import datasets # 自带数据集 from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val
机器学习算法精选集 - Awesome Machine Learning
交叉验证、网格搜索、随机搜索等方法常被用来优化模型参数。 7. 深度学习： 作为机器学习的一个子领域，深度学习使用具有多层结构的神经网络来学习数据的高阶特征。卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、...
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