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

在机器学习和数据分析中，交叉验证是评估模型性能的重要方法。常见的交叉验证方法有留一法（LOO）交叉验证和 k 折交叉验证。

1.1 留一法（LOO）交叉验证

在 LOO 交叉验证的每次迭代中，几乎所有的数据示例都用于训练模型，只有一个独特的数据示例用于评估。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的性能，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，由于在 LOO 交叉验证的每次迭代中只使用一个唯一的数据示例进行评估，并且每个数据示例也都用于训练，因此该方法没有随机性。如果在相同的数据集和相同的模型上多次重复 LOO 交叉验证，每次报告的最终测试错误率将完全相同。

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 方法比较

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。但与选择 k = 5 或 k = 10 相比，选择 k = n 的计算成本非常高。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。研究表明，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：
| 方法 | 优点 | 缺点 |
| ---- | ---- | ---