10、使用Keras包装器进行交叉验证评估模型

使用Keras包装器进行交叉验证评估模型

1. 交叉验证方法比较

1.1 LOO交叉验证的特点

LOO（Leave-One-Out）交叉验证每次迭代几乎使用数据集中的所有示例来训练模型，而训练集/测试集方法会使用相对较大的数据子集进行评估，且这些数据不用于训练。因此，LOO对模型性能的估计更接近在整个数据集上训练的模型性能，这是LOO交叉验证相对于训练集/测试集方法的主要优势。

此外，由于LOO交叉验证每次迭代仅使用一个唯一的数据示例进行评估，且每个数据示例也用于训练，因此该方法没有随机性。如果在相同的数据集和模型上多次重复LOO交叉验证，最终报告的测试错误率每次都会完全相同。

然而，LOO交叉验证的缺点是计算成本高。因为模型需要训练n次，在n很大和/或网络很大的情况下，完成训练需要很长时间。

1.2 K折交叉验证与LOO交叉验证的比较

实际上，LOO交叉验证是k折交叉验证的一种特殊情况，其中k = n。但选择k = n与选择k = 5或k = 10相比，计算成本非常高。因此，k折交叉验证相对于LOO交叉验证的第一个优势是计算成本较低。

一般来说，在机器学习和数据分析中，最理想的模型是偏差和方差都最低的模型。从偏差和方差的角度比较训练集/测试集方法、k折交叉验证和LOO交叉验证，发现偏差和方差都较低的区域相当于k值在5到10之间的k折交叉验证。

以下是常见交叉验证方法的比较表格：
| 交叉验证方法 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
| — | — | — | — |
| LOO交叉验证 | 性能估计接近全量数据训练结果，无随机性 | 计算成