K折交叉验证 （cv）

最新推荐文章于 2025-04-25 00:47:18 发布
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之前一直理解错了
我知道K折交叉验证是在模型选择过程（model selection）中用来评估候选模型的。把整个训练集分成k份，一共进行k次评估，每次用k-1份训练，用1份来验证。
之前以为这k次是对同一个模型迭代训练的，其实不是！其实是产生了k个模型，对他们的误差取平均，来评估你选择的模型好不好，是用来评估的，进一步选择你要使用的模型的，不是用来训练的，训练还是要用全部数据直接跑
注意sklearn做交叉验证的时候，需要使用相同的estimator，所以用了clone！
参考1
参考2

【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证？K折交叉验证的步骤详解？以及如何在K折交叉验证中选择k?
2401_89898861的博客
06-27 1161
【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证？K折交叉验证的步骤详解？以及如何在K折交叉验证中选择k?
python k折交叉验证,python中sklearnk折交叉验证
weixin_32821251的博客
03-25 2894
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...
K-fold Cross Validation(K-CV, k折交叉验证)
Master1_的博客
02-08 1334
Concept 将原始数据分成K组(一般是均分),将每个子集数据分别做一次验证集,其余的K-1组子集数据作为训练集,这样会得到K个模型,用这K个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此K-CV下分类器的性能指标.K一般大于等于2,实际操作时一般从3开始取,只有在原始数据集合数据量小的时候才会尝试取2.K-CV可以有效的避免过学习以及欠学习状态的发生,最后得到的结果也比较具有说服性 在matlab中使用K-CV功能 在使用matlab的libsvm(支持向量机工具包)来创建一个svm模型时想使用k折..
K折验证
王大阳的博客
08-06 887
模块化的K折验证： 此外，也可以进行简单的交叉验证（十折） Scikit中提取带K-Fold接口的交叉验证接口sklearn.model_selection.cross_validate，但是该接口没有数据shuffle功能，所以一般结合Kfold一起使用。如果数据在分组前已经经过了shuffle处理，比如使用train_test_split分组，那就可以直接使用cross_val_score接口...
交叉验证（Cross Validation）
m0_37805255的博客
07-24 3344
交叉验证（Cross Validation） 交叉验证，有时亦称循环估计， 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析，而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。交叉验证的目标是在训练阶段定义一组用于“测试”模型的数据集，以便减少像过拟合的问题，得到该模型将如何衍生到一个独立的数据集的提示。 ...
肺结节分类算法代码_【干货】文本分类算法集锦，从小白到大牛，附代码注释和训练语料...
weixin_39997795的博客
11-26 208
本文整理自笔者年前在知乎上的一个回答：大数据舆情情感分析，如何提取情感并使用什么样的工具？(贴情感标签)1、我将数据筛选预处理好，然后分好词。2、是不是接下来应该与与情感词汇本库对照，生成结合词频和情感词库的情感关键词库。3、将信息与情感关键词库进行比对，对信息加以情感标记。4、我想问实现前三步，需要什么工具的什么功能呢？据说用spss和武汉大学的ROST WordParser。该如何使...
数据集划分-交叉验证（CV）
weixin_41798592的博客
09-20 3584
数据集划分-交叉验证（CV） 通过将原始数据分为3个数据集合，我们就大大减少了可用于模型学习的样本数量， 并 且得到的结果依赖于集合对（训练，验证）的随机选择。这个问题可以通过 交叉验证（CV ） 来解决。 交叉验证仍需要测试集做最后的模型评估，但不再需要验证集。 最基本的方法：k-折交叉验证 。 k-折交叉验证将训练集划分为 k 个较小的集合（其他方法会在下面描述，主要原则基本相同）。 每一个 ...
K 折叠交叉验证
Rhett_Butler0922的博客
04-25 1148
K 折交叉验证是机器学习中评估模型性能的黄金标准，它通过多次划分数据集，充分利用数据，减少评估偏差，提供可靠的性能估计。它的核心在于平衡训练集大小、测试集代表性和计算成本。步骤：将数据分为 K 折，循环训练和测试，平均性能指标。优点：数据高效利用、结果稳定、泛化能力评估。缺点：计算成本高、可能受数据分布影响。变种：分层 K 折、留一法、重复 K 折等。应用：模型选择、超参数调优、特征选择等。
matlab-K折交叉验证与分层K折交叉验证
qigeyonghuming_1的博客
10-12 1万+
文章目录K折交叉验证有什么用？如何实现K折交叉验证？K折交叉验证的要点：（文字版）如何实现K折交叉验证（图片版）如何实现K折交叉验证（matlab版）为啥我们需要分层K折交叉验证？如何实现分层k折交叉验证如何实现分层k折交叉验证(文字版)如何实现分层k折交叉验证(图片版)如何实现分层K折交叉验证（matlab版） 很多论文都会用到K折交叉验证，但是以前一直没有做这个操作，所以最近整理了一下关于这个方面的资料，其实就是把看到的文字资料整理一下，有些文字自己进行了突出和调整，感谢所有博主。 分层K折交叉验证是K
k折交叉验证优缺点_都说K折交叉验证最常见，你会做吗？
weixin_29906279的博客
01-14 3012
在临床研究领域，大家特别希望能够未仆先知，于是临床研究者尝试去建立各种预测模型。比如，凭借孕妇的信息预测低出生体重儿的结局。怎么建立预测模型呢?常见的做法是这样的：以低出生体重儿为因变量，以相关的孕妇信息作为自变量，建立logistic回归模型。有了模型，一般还需要验证模型的可靠性稳定性。小编比较推荐外部验证，也就是说“用现有的数据建立模型，再收集一部分病例进行模型的验证”。其中，K折交叉验证比较...
K折验证交叉验证
热门推荐
Vulpes corsac
08-17 4万+
K折验证交叉验证 交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。这块主要有三种方式：简单交叉验证（HoldOut检验）、k折交叉验证（k-fold交叉验证）、自助法。该文仅针对k折交叉验证做详解。 简单交叉验证 方法：将原始数据集随机划分成训练集和验证集两部分。 比如说，将样本按照70%~30%的比例分成两部分，70%的样本用于训练模型；30%的样本用于模型验证。 缺点：（1）数据都只被所用了一次，没有被充分利用 （2）在验证...
常见交叉验证方法汇总
weixin_44189363的博客
11-24 2301
常见交叉验证的方式
机器学习--交叉验证函数
proplume的博客
02-25 4751
一、交叉验证在建立分类模型时，交叉验证(Cross Validation)简称为CV，CV是用来验证分类器的性能。它的主体思想是将原始数据进行分组，一部分作为训练集，一部分作为验证集。利用训练集训练出模型，利用验证集来测试模型，以评估分类模型的性能。二、交叉验证的作用 验证分类器的性能 用于模型的选择 三、交叉验证常用的几种方法3.1 k折交叉验证 K-fold Cross Validation(
机器学习——K折交叉验证
xiao_lxl的专栏
12-16 2097
文章目录K折交叉验证sklearn中的K折交叉验证sklearn中的GridSearchCV你的首个（过拟合）POI 标识符的准确度是多少？适当部署的测试范围的准确度 K折交叉验证 通过测试、验证，进而评估你的算法是否能够做你想做的。 sklearn中的K折交叉验证 可通过简单的方式随机化 Sklearn k 折 CV 中的事件，就是将 shuffle 标志设置为 true。 之后，代码将从如下...
【20210922】【机器/深度学习】K折交叉验证（k-fold cross validation）
诗小葵的博客
09-22 1万+
k 折交叉验证
k-折交叉验证(k-fold crossValidation)
u013455024的专栏
03-07 1万+
k-折交叉验证(k-fold crossValidation)： 在机器学习中，将数据集A分为训练集（training set）B和测试集（testset）C，在样本量不充足的情况下，为了充分利用数据集对算法效果进行测试，将数据集A随机分为k个包，每次将其中一个包作为测试集，剩下k-1个包作为训练集进行训练。 在matlab中，可以利用： indices=crossvalind('Kfold
K折交叉验证
zhaohaibo的博客
11-29 9106
写在开头：最近参加了DF的数据竞赛，发现了交叉验证的强大之处。计算时间会长很多但是真的可以把准确率提高很多！这里有对交叉验证很好的解释：知乎专栏：Cross-Validation详解 总结 ：为什么要使用交叉验证？ 训练集和测试集的划分方法很大程度上影响最终的模型与参数的值。 要尽量使用更多的数据参与到模型的训练中 普通的交叉验证方法LOOCV（Leave-one-out cross-val...
Ｋ折交叉验证，python 简单实现。
jason123321123的博客
07-04 6240
Ｋ折交叉验证，英文名叫做K-fold cross-validation，用来测试算法准确性。是常用的测试方法。将数据集分成K份，轮流将其中K-1份作为训练数据，1份作为测试数据，进行试验。 # -*- coding:utf-8 -*- #author :xinle time:19-7-4 import os def K_flod(path,k_fold): images=[os.pa...
交叉验证(Cross Validation)最详解
bitcarmanlee的博客
11-18 2万+
1.OverFitting 在模型训练过程中，过拟合overfitting是非常常见的现象。所谓的overfitting，就是在训练集上表现很好，但是测试集上表现很差。为了减少过拟合，提高模型的泛化能力，实际中会有很多措施来缓解overfitting的问题。其中一个常见的方法就是将已有数据集中保留一部分数据作为测试集，即将原有数据分为X_train, X_test，X_train用来训练模型，X_test用来验证调整模型。 2.train_split_test sklearn中的train_split_te
K折交叉验证含义
最新发布
06-17
### K折交叉验证的定义 K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）是一种重采样方法，用于评估机器学习模型的性能。其核心思想是将原始数据集划分为K个大小相等或接近相等的子集（fold）。每个子集轮流作为测试集，其余的K-1个子集则用作训练集[^3]。 通过这种方式，模型在每个子集上都会被训练和验证一次，最终的性能指标通常是所有K次验证结果的平均值。这种方法能够更稳定、更可靠地评估模型在未知数据上的泛化能力。 --- ### K折交叉验证的工作原理 K折交叉验证的工作流程可以概括为以下几个关键点： 1. **数据划分**：将整个数据集划分为K个互斥的子集，确保每个子集中的样本尽可能均匀分布。 2. **多次训练与验证**：对于每一轮验证，选择一个子集作为测试集，剩余的K-1个子集合并为训练集。模型在此训练集上进行训练，并在对应的测试集上进行验证。 3. **性能汇总**：重复上述过程K次，每次选择不同的子集作为测试集。最终，将K次验证的结果（如准确率、F1分数等）取平均值，得到模型的整体性能评估。 这种方法有效避免了因单次划分导致的性能估计偏差，尤其在数据量较小的情况下表现更为突出[^1]。 --- ### K折交叉验证的应用场景 K折交叉验证广泛应用于以下场景： 1. **模型评估**：通过K折交叉验证，可以更全面地了解模型在不同数据子集上的表现，从而减少因数据划分随机性带来的误差[^3]。 2. **超参数优化**：在模型调参过程中，K折交叉验证常与网格搜索（Grid Search）或随机搜索（Random Search）结合使用，以找到最优的超参数组合[^1]。 3. **学习曲线分析**：通过观察不同训练集规模下的模型性能变化，帮助诊断模型是否存在过拟合或欠拟合问题。 4. **类不平衡处理**：在类别分布不均的情况下，分层K折交叉验证（Stratified K-Fold）可以确保每个子集中各类别的比例与整体数据集一致，从而提高验证结果的可靠性[^4]。 --- ### 示例代码 以下是使用Python中的`scikit-learn`库实现K折交叉验证的一个简单示例： ```python from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 加载数据集 data = load_iris() X, y = data.data, data.target # 初始化模型 model = DecisionTreeClassifier() # 定义K折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) # 执行交叉验证 scores = cross_val_score(model, X, y, cv=kf) # 输出每次验证的得分及平均得分 print("每次验证的得分:", scores) print("平均得分:", scores.mean()) ``` --- ### 注意事项 尽管K折交叉验证具有诸多优点，但在实际应用中也需注意以下几点： - 数据量较小时，K值不宜过大，否则可能导致每个训练集的数据量不足，影响模型性能。 - 对于时间序列数据，应采用特殊的时间序列交叉验证方法，确保训练集中的时间点始终早于测试集中的时间点[^4]。 ---
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