机器学习基础（1）——交叉验证

最新推荐文章于 2024-10-11 21:14:07 发布
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本文探讨了为何需要使用交叉验证来评估模型性能。通过增加计算量，交叉验证能够提供更准确的模型泛化误差估计，尤其是在测试集规模较小的情况下。介绍了K折交叉验证算法，这是一种常用的交叉验证方法，它通过将数据集分成K个子集并轮流用作测试集，从而得到更稳定的性能评估。

为何使用交叉验证？

交叉验证的提出，主要为解决模型测试集过小而导致模型的泛化误差无法被准确估计的问题。

一个小规模的测试集意味着平均测试误差估计的统计不确定性，使得很难判断算法A是 否比算法B在给定的任务上做得更好。

解决方案

使用交叉验证的思想，增加计算量以近似计算平均测试误差。

常用算法

K折交叉验证算法
其核心思想为：** 将数据集分成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。**

该算法将数据集划分为K个子数据集（下图为3），并每一次取其中一个作为测试集，而其余数据用于模型训练。

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