模型评估的方法

模型评估过程中，有哪些主要的验证方法，它们的优缺点是什么？

• Holdout检验
  Holdout检验是最简单也是最直接的验证方法，它将原始的样本集合随机划分成训练街和验证集。比方说，对于一个点击率预测模型，把样本按照7:3的比例分成两部分，70%的样本用于模型训练；30%的样本用于模型验证，包括绘制ROC曲线、计算精确率和召回率等指标来评估模型性能。Holdout检验的缺点很明显，即在验证集上计算的最后评估指标与原始分组有很大关系。为了消除随机性，引入了“交叉验证”的思想。
• 交叉检验
  • k-fold交叉验证：首先将全部样本划分成k个大小相等的样本子集；依次遍历这k个子集，每次把当前子集作为验证集，其余所有子集作为训练集，进行模型的训练和评估；最后把k词评估指标的均值作为最终的评估指标。
  • 留一验证：每次留下1个样本作为验证集，其余所有样本作为测试集。样本总数为n，依次对n个样本进行遍历，进行n次验证，再将评估指标求均值得到最终的评估指标。样本数量很多时，留一验证法的时间开销很大。
• 自助法
  不管是Holdout检验还是交叉检验，都是基于划分训练集和测试集的方法进行模型评估。然而，当样本规模比较小时，将样本集进行划分会让训练集进一步减小，可能会影响模型训练效果。自助法可以很好解决这个问题。自助法是基于自助采样法的检验方法。对于总数为n的样本集合，进行n次有放回的随机抽样，得到大小为n的训练集。n次采样过程中，有的样本会被重复采样，有的样本没有被抽出过，将这些没有被抽出的样本作为验证集，进行模型验证，这就是自助法的验证过程。