每天五分钟机器学习：k折交叉验证

本文重点

在机器学习和数据科学的领域中，模型的性能评估是至关重要的一环。为了准确地评估模型的泛化能力，避免过拟合和欠拟合的问题，我们通常需要将数据集划分为训练集和测试集。然而，当数据集较小或模型较为复杂时，简单的训练集-测试集划分可能不足以给出可靠的评估结果。这时，K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）便成为了一种常用的模型评估方法。

K折交叉验证的原理

K折交叉验证是一种将数据集划分为K个子集（或称为“折”）的方法，然后每次将K-1个子集作为训练集，剩下的一个子集作为验证集（或称为“测试集”）来评估模型的性能。这个过程会重复K次，每次选择一个不同的子集作为验证集，最终将K次的结果进行平均，以得到对模型性能的总体评估。

具体来说，K折交叉验证的步骤如下：

将原始数据集随机地划分为K个互不重叠的子集，每个子集的样本数量大致相等。

对于每个k=1到K：

将第k个子集作为验证集，其余K-1个子集作为训练集。

在训练集上训练模型，并在验证集上评估模型的性能。

记录模型的性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）。

将K次评估的结果进行平均，得到对模型性能的总体评估。

如下所示，将训练数据分为几份

具体来说