K折交叉验证中k值大小和bias、variance的关系

最新推荐文章于 2025-05-26 16:24:08 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/christ1750/article/details/50907622
K折交叉验证中的k值选择会影响模型的偏差和方差。模型复杂度与偏差、方差有直接关联：复杂模型可能导致过拟合，偏差小而方差大；简单模型可能欠拟合，偏差大但方差小。优化k值旨在平衡模型的预测能力和稳定性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

error = Bias（偏差） + Variance（方差） + noise（噪声）

模型越复杂，bias越小，Variance越大，越容易过拟合；

相反，模型越简单，bias越大，variance越小，越容易欠拟合
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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...
机器学习中Bias（偏差）和Variance（方差）
Microstrong
04-05 2648
先占个坑吧！慢慢补！
k折验证中k值对偏差和方差的影响
JustForFun的博客
04-07 3922
csdn上看到有个标题党，进去什么都没说，这里给一下k值对偏差和方差的影响。 当k值很小时，这里不妨假设为2，那么每次训练集大小为n/2，每次训练的数据量会偏小，那么毫无疑问会导致模型训练的偏差会偏大，方差偏小。 当k值很大时，假设为n折，那么每次训练集的大小为n-1，几乎等于原始数据集的大小了，那么很明显更容易学习到样本的原始分布并且很可能过拟合，这种结果将导致模型的偏差偏小，但是方差偏大。...
K折交叉验证中K值的计算方法
最新发布
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
05-26 1069
本文系统探讨了K折交叉验证中K值选择的理论与方法。首先阐述K折交叉验证的基本原理，即将数据集划分为K个子集进行重复训练验证。核心部分分析了K值对偏差与方差的影响：小K值计算成本低但方差大，大K值偏差小但计算成本高。随后介绍经典K值选择方法，包括经验法（如常用K=5或10）、基于偏差-方差分解的理论方法，以及动态K值选择和优化算法（网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化）。文章强调K值选择需权衡计算成本与模型评估精度，并提供了实际代码示例说明不同优化方法的应用。
K交叉验证
qq_40729302的博客
10-20 2123
初学阶段，当开始接触，这里记录一些自己的理解，如有不对的地欢迎各位大佬批评指正～～ K折交叉验证 k交叉验证可以用于模型好坏的评估，也可用于调参，使模型达到最优。 KFold(n_splits=’warn’, shuffle=False, random_state=None) n_splits 表示划分为几块（至少是2） shuffle 表示是否打乱划分，默认False，即不打乱 random_state 表示是否固定随机起点，当设置shuffle == True时使用，否则会有警告. KFold有两个方法
k层交叉检验（k-flod cross-validation）
dzyj211的博客
10-08 2218
k层交叉检验（k-flod cross-validation） 当然这个称呼也是随着k值的变化而变化的，如果5-flod  cross-validation就叫做5层交叉检验。  就是说把原始数据分成k份，选一份做为测试数据，剩下的k-1份做为训练数据。 下面附英文解释（To  foreigner  friends） In K-foldcross-validation, the origi
通过交叉验证寻找K近邻算法的最优K值
孙某人的博客
10-09 1万+
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： from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, metric='minkowski', p=2) classifier....
k折交叉验证的作用
03-08
### K折交叉验证在机器学习中的作用 K折交叉验证是一种用于评估监督学习算法性能的技术。该方法将原始样本划分为K个子样本，轮流将其中的K-1个子样本来训练模型，并保留剩下的那个子样本作为未见过的数据来进行测试...
机器学习中的Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)有什么区别和联系？
秦刚刚的博客
02-28 1011
相信大家在学习K折交叉验证方法(KKK-fold Cross-Validation)的时候常常会不理解以下总结： 当KKK值大的时候， 我们会有更少的Bias(偏差), 更多的Variance。 当KKK值小的时候， 我们会有更多的Bias(偏差), 更少的Variance。 首先，我们应该明确何为偏差(Bias)和方差(Variance)以及它们与误差(Error)的关系? 其次，我们应该明...
K-近邻算法之交叉验证，网格搜索
IT之一小佬的博客
03-10 1460
K-近邻算法之交叉验证，网格搜索 1 什么是交叉验证(cross validation) 交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成4份，其中一份作为验证集。然后经过4次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到4组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称4折交叉验证。 1.1 分析 我们之前知道数据分为训练集和测试集，但是为了让从训练得到模型结果更加准确。做以下处理 训练集：训练集+验证集 测试集：测试集 1.2 为什么需要交叉验证 交叉验证目的：为了让被评估的
k-折交叉验证
weixin_43461341的博客
09-02 895
人们发现用同一数据集，既进行训练，又进行模型误差估计，对误差估计的很不准确，这就是所说的模型误差估计的乐观性。为了克服这个问题，提出了交叉验证。基本思想是将数据分为两部分，一部分数据用来模型的训练，称为训练集；另外一部分用于测试模型的误差，称为验证集。由于两部分数据不同，估计得到的泛化误差更接近真实的模型表现。数据量足够的情况下，可以很好的估计真实的泛化误差。但是实际中，往往只有有限的数据可用，需...
偏差（bias）和方差（variance）及其与K折交叉验证的关系
U R MINE
08-23 3168
先上图：泛化误差可表示为偏差、方差和噪声之和偏差（bias）：学习算法的期望预测与真实结果（train set）的偏离程度（平均预测值与真实值之差），刻画算法本身的拟合能力；方差（variance）：使用同规模的不同训练集进行训练时带来的性能变化（预测值与平均预测值之差的平方的期望），刻画数据扰动带来的影响；但是这两者其实是有冲突的，这称为bias-variance trade-off。给定一个任...
维度灾难&&bias和variance
ban2413的博客
01-30 296
维度灾难 维度增多主要会带来高维空间数据稀疏化问题， 也就是说，数据会更加的分散，因而就需要更大的数据量才能获得较好的bias和variance，达到较好的预测效果。 此处，最典型的是对于KNN的预测。 更详细的见：怎样理解"curse of dimensionality"， 另一方面看，当维度增加时，也可能导致过拟合现象：训练集上表现好，但是对新数据缺乏泛化能力。高维空间训练...
机器学习算法------1.4 k值的选择
程序猿-凡白的博客
07-12 689
1.4 k值的选择 学习目标 目标 知道KNN中K值大小选择对模型的影响 1 K值选择说明 举例说明： K值过小： 容易受到异常点的影响 k值过大： 受到样本均衡的问题 K值选择问题，李航博士的一书「统计学习方法」上所说： 选择较小的K值，就相当于用较小的领域中的训练实例进行预测，“学习”近似误差会减小，只有与输入实例较近或相似的训练实例才会对预测结果起作用，与此同时带来的问题是“学习”的估计误差会增大，换句话说，K值的减小就意味着整体模型变得复杂，容易发生过拟合；
偏差与方差
cengjing12的博客
11-21 1279
偏差方差看似很简单，但真要彻底地说明白，却有一定难度。比如，为什么KNN算法在增大k时，偏差会变大，但RF增大树的数目时偏差却保持不变，GBDT在增大树的数目时偏差却又能变小。 1 深入理解偏差与方差 1.1 引子 假设我们有一个回归问题，有训练数据DDD，然后选择了一个模型MMM，并用数据DDD将MMM训练出来，记作MtM_tMt​，这里我们故意把模型MMM与训练出的模型MtM_tMt​区分开，是为了后面叙述时概念上的清晰。现在，我们怎么评价这个模型的好坏呢？ 你可能会不屑地说，这么简单的问题还用问吗，当
线性回归模型预测结果偏差的可能原因与调整方法
juhdd50338的博客
04-25 5809
通过数据清洗与预处理、特征选择与变换、模型选择与调优以及正则化技术等手段，我们可以有效地减小预测偏差，提高模型的预测性能。：根据数据的实际情况选择合适的线性回归模型（如普通最小二乘法、岭回归、Lasso回归等），并通过交叉验证、网格搜索等方法对模型参数进行调优，以提高模型的预测性能。：模型复杂度不足可能导致模型无法充分捕捉数据的内在规律，而过度拟合则会使模型过于复杂，对训练数据拟合得很好，但对新数据的预测能力较差。我们需要去除异常值、填充缺失值，并对数据进行标准化或归一化处理，以提高模型的稳定性。
Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)的区别和联系
weixin_33943347的博客
06-28 382
准： bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出预测结果的期望与样本真实结果的差距，简单讲，就是在样本上拟合的好不好。要想在bias上表现好，low bias，就得复杂化模型，增加模型的参数，但这样容易过拟合 (overfitting)，过拟合对应上图是high variance，点很分散。low bias对应就是点都打在靶心附近，所以瞄的是准的，但手不一定稳。 确： varience描述的...
Kfold交叉验证心得
八门金锁的技术博客
01-18 9436
运用Kfold交叉验证时，在一个限度内k的值越大越好。因为k越大我们验证的次数就越多，最后取出来的平均数越能代表训练模型的准确度。 但是k是需要在一个限度之内的。k太大有两个坏处。 1. 容易给机器造成过重负担，花费大量时间。 2. 每一次验证的测试集（或验证集）中数据太少，很难得到准确的误报率。 总体而言，k一般取10，取值依不同项目情况而定，当然一定存在k<n（训练集数据条数）。...
【机器学习】交叉验证，K折交叉验证的偏差和方差分析
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evillist的博客
07-24 1万+
交叉验证 部分参考：模型选择中的交叉验证方法综述,山西大学，范永东（这是一篇硕士论文，原文内容有点啰嗦，存在一些错误。本文对其交叉验证部分校对整理） 交叉验证是一种通过估计模型的泛化误差，从而进行模型选择的方法。没有任何假定前提，具有应用的普遍性，操作简便， 是一种行之有效的模型选择方法。1. 交叉验证的产生人们发现用同一数据集，既进行训练，又进行模型误差估计，对误差估计的很不准确，这就是所说的
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