交叉验证的常用方法

最新推荐文章于 2025-09-27 06:39:14 发布

原创

最新推荐文章于 2025-09-27 06:39:14 发布 · 877 阅读

7 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#机器学习

本文详细介绍了交叉验证，一种评估模型性能的重要统计方法，包括简单交叉验证、K折交叉验证、留一交叉验证、分层交叉验证、重复交叉验证、时间序列交叉验证和嵌套交叉验证。根据数据集特性选择合适的验证策略，K折和分层常用于实践中的性能评估。

交叉验证（Cross-Validation）是一种用于评估模型性能的统计学方法，它将原始数据集分成多个子集，并在这些子集上进行多次训练和验证，以得到更准确的模型性能估计。

交叉验证的常用方法：

简单交叉验证（Hold-Out Cross-Validation）：
将数据集随机分成两部分：训练集和测试集。模型在训练集上进行训练，并在测试集上进行评估。这种方法简单，但结果的稳定性取决于数据集的划分方式。
K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）：
数据集被分成K个大小相等的子集（或“折”）。在每次迭代中，选择K-1个子集作为训练数据，剩下的一个子集作为验证数据。这个过程重复K次，每次选择不同的子集作为验证数据。模型的性能是K次验证结果的平均值。这种方法减少了由于数据划分带来的偏差。
留一交叉验证（Leave-One-Out Cross-Validation，LOOCV）：
这是K折交叉验证的一个特例，其中K等于数据集中的样本数。每次迭代中，留下一个样本作为验证数据，其余样本作为训练数据。这种方法对每个样本都进行了验证，但计算成本很高。
分层交叉验证（Stratified Cross-Validation）：
当数据集不平衡（即不同类别的样本数量差异很大）时，可以使用分层交叉验证。在这种方法中，每个子集（或“折”）都尽量保持原始数据集的类别比例。这样可以确保在训练和验证过程中，每个类别的样本都被充分考虑。
重复交叉验证（Repeated Cross-Validation）：
为了评估模型性能的稳定性，可以多次重复K折交叉验证，每次使用不同的数据划分方式。这样可以得到模型性能的分布，而不仅仅是一个单一的估计值。
时间序列交叉验证（Time Series Cross-Validation

最低0.47元/天解锁文章