K值交叉验证

最新推荐文章于 2025-04-25 00:47:18 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习
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博客提及了k-折交叉验证，这是信息技术领域中重要的验证方法，在模型评估等方面有广泛应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

k值交叉验证 交叉验证集_了解8种交叉验证类型
weixin_26756255的博客
09-07 3004
k值交叉验证 交叉验证集Cross-Validation also referred to as out of sampling technique is an essential element of a data science project. It is a resampling procedure used to evaluate machine learning models and ...
用K折交叉验证估计KNN算法中的K值
程序不爱猿
04-09 1万+
       前几天用KNN对自己的数据进行了分类，对于KNN中的K值，之前一直是靠缘分来试的，试的时候感觉K=3的效果挺好的。之后看了好多优快云的博客，发现一般大家除了靠缘分去试K值之外，也会采用交叉验证的方法去近似求得K值，因此我决定自己实现一下，看看有什么效果。       交叉验证之前老师在将数据挖掘的时候简单的介绍了一下，那时候只记得10折交叉验证，而且并没有去实验，所以早就忘得一干二...
K交叉验证
qq_40729302的博客
10-20 2099
初学阶段，当开始接触，这里记录一些自己的理解，如有不对的地欢迎各位大佬批评指正～～ K折交叉验证 k交叉验证可以用于模型好坏的评估，也可用于调参，使模型达到最优。 KFold(n_splits=’warn’, shuffle=False, random_state=None) n_splits 表示划分为几块（至少是2） shuffle 表示是否打乱划分，默认False，即不打乱 random_state 表示是否固定随机起点，当设置shuffle == True时使用，否则会有警告. KFold有两个方法
k层交叉检验（k-flod cross-validation）
dzyj211的博客
10-08 2203
k层交叉检验（k-flod cross-validation） 当然这个称呼也是随着k值的变化而变化的，如果5-flod  cross-validation就叫做5层交叉检验。  就是说把原始数据分成k份，选一份做为测试数据，剩下的k-1份做为训练数据。 下面附英文解释（To  foreigner  friends） In K-foldcross-validation, the origi
【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
通过交叉验证寻找K近邻算法的最优K值
孙某人的博客
10-09 1万+
问题引出 之前我们使用K近邻算法尝试寻找用户年龄与预估薪资之间的某种相关性，以及他们是否有购买SUV的决定。主要代码如下： from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, metric='minkowski', p=2) classifier....
k值交叉验证 交叉验证集_如何掌握交叉验证
cumian9828的博客
08-02 1944
k值交叉验证 交叉验证集by Shruti Tanwar 通过Shruti Tanwar 如何掌握交叉验证 (How to get a grip on Cross Validations) Lately, I’ve had the chance to be involved in building a product that aims at accelerating ML/AI (Machi...
k折交叉验证寻找KNN模型的最佳k值Python代码
11-11
程序基于sklearn库中数据集实现k折交叉验证，并通过交叉验证结果探究适用于当前数据集下的KNN模型最佳k值的选择。代码功能分析及处理流程主要分：数据准备、交叉验证选择最佳k值、KNN分类三部分，相应部分含有详细...
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 折叠交叉验证
最新发布
Rhett_Butler0922的博客
04-25 772
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。
k折交叉验证 k-fold cross-validation
随风秀舞（diyoosjtu）
06-15 9533
文章目录k折交叉验证k值的确定实例使用scikit-learn进行交叉验证 交叉验证是用来评估机器学习方法的有效性的统计学方法，可以使用有限的样本数量来评估模型对于验证集或测试集数据的效果。 k折交叉验证 参数kkk表示，将给定的样本数据分割成kkk组。k=10k=10k=10时，称为10折交叉验证。 流程如下： 将数据集随机打乱。Shuffle the dataset randomly. 将数...
K折交叉验证实现
qq_46083603的博客
07-10 1367
K折交叉验证 k折交叉验证是划分数据集的一种方式，特别适合少量数据集 在原始数据中划分k份，取1份作为测试集，k-1份作为训练集 最后算出平均性能值 以MINIST数据为例子 ```python from tensorflow import keras import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #加载数据集 minst=keras.datasets.mnist.load_data() #训练集和测试集分别有60000和10000 (x_train
交叉验证方法汇总【附代码】（留一法、K折交叉验证、分层交叉验证、对抗验证、时间序列交叉验证）
热门推荐
WHYbeHERE的博客
08-24 11万+
交叉验证是什么？ 在模型建立中，通常有两个数据集：训练集（train）和测试集（test）。训练集用来训练模型；测试集是完全不参与训练的数据，仅仅用来观测测试效果的数据。 一般情况下，训练的结果对于训练集的拟合程度通常还是挺好的，但是在测试集总的表现却可能不行。比如下面的例子： 图一的模型是一条线型方程。 可以看到，所有的红点都不在蓝线上，所以导致了错误率很高，这是典型的不拟合的情况 图二 的蓝线则更加贴近实际的红点，虽然没有完全重合，但是可以看出模型表示的关系是正确的。 图三，所有点都在蓝线上，这时候
机器学习-KNN近邻算法分类模型、交叉验证
AAI666666的博客
01-17 2081
K近邻法的工作原理：某个未知类型点的特征数据距离K个已有类型近邻点特征数据的距离，根据这个距离对未知类型的数据进行分类
K折交叉验证——cross_val_score函数使用说明
beyond谚语的博客
10-01 9617
正常情况下，在数据集划分阶段，通常会划分为训练集trainset和测试集testset，在数据集数量足够多的情况下进行划分，效果较好。但是，对于数据集特别少的情况下，直接划分为训练集和测试集进行训练，模型的效果可能不太好，此时便引入了交叉验证。交叉验证Cross-validation思想很简单，就是对划分好的训练集再进行划分，分为训练集trainset和验证集validset。
K折交叉验证
qq_36618705的博客
03-03 376
所谓K折交叉验证，就是在进行实验时： 将数据集等比例划分成K份，以其中的一份作为测试数据，其他的K-1份数据作为训练数据。然后，这样算是一次实验，而K折交叉验证只有实验K次才算完成完整的一次，也就是说交叉验证实际是把实验重复做了K次，每次实验都是从K个部分选取一份不同的数据部分作为测试数据（保证K个部分的数据都分别做过测试数据），剩下的K-1个当作训练数据，最后把得到的K个实验结果进行平分。 ...
机器学习之用于找到最优K值的K折交叉验证详解（附高阶鸢尾花分类的代码实现）
weixin_40247876的博客
05-27 5087
机器学习13_K折交叉验证（2021.05.27） 一. 解惑 为什么需要用到K折交叉验证？K值交叉验证的基本思想是什么？ 1.目的：虽然有时候画出了KNN算法的学习曲线，找到了貌似最优的K值，但在使用KNN算法进行模型的训练时，难免会出现由于刚好这组测试集的测试结果良好，而导致的预测或分类结果假好的情况。因此，为了选出最为合适的模型超参数K的取值，从而将该超参数K的值作用到模型的创建中，K折交叉验证就是必须的了。 2.基本思想：将样本数据中的训练数据交叉地拆分出不同的训练集和测试集，使用交叉拆分出不同
k-折交叉验证
weixin_36103474的博客
06-18 1万+
一、k折交叉验证的目的（为什么要用k折交叉验证？） 1.根本原因：数据有限，单一的把数据都用来做训练模型，容易导致过拟合。（反过来，如果数据足够多，完全可以不使用交叉验证。）较小的k值会导致可用于建模的数据量太小，所以小数据集的交叉验证结果需要格外注意，建议选择较大的k值。 2.理论上：使用了交叉验证，模型方差“应该”降低了。 在理想情况下，我们认为k折交叉验证可以 O(1/k)O(1/k)O(1...
k折法交叉验证
03-27
### K折交叉验证概述 K折交叉验证是一种广泛使用的模型评估技术，旨在减少因数据随机分割而导致的偏差。该方法的核心思想是将整个数据集划分为 \( k \) 个互斥子集（称为“折叠”），其中每一轮选取其中一个作为测试集，其余部分则用于训练模型。这一过程会重复执行 \( k \) 次，每次都会得到一个新的测试误差估计值。最终的结果通常是这 \( k \) 轮测试误差的均值。 #### Python 中实现 K 折交叉验证的方法 在 Python 的 `scikit-learn` 库中提供了强大的工具支持 K 折交叉验证操作。以下是具体实现方式： ```python from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np # 假设 X 是特征矩阵，y 是目标变量 X = np.random.rand(100, 10) # 示例特征矩阵 (100样本, 10维特征) y = np.random.rand(100) # 示例目标向量 # 定义线性回归模型 model = LinearRegression() # 创建 K 折对象 (此处设置为5折) kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) # 使用 cross_val_score 执行交叉验证 scores = cross_val_score(model, X, y, cv=kf, scoring='neg_mean_squared_error') # 输出 MSE 平均分数 mean_mse = -np.mean(scores) print(f"Mean Squared Error across folds: {mean_mse}") ``` 上述代码展示了如何利用 `KFold` 和 `cross_val_score` 函数完成 K 折交叉验证的任务。注意，在此过程中可以调整参数如 `n_splits` 来改变折数以及指定不同的评分标准[^2]。 #### 场景分析与优势讨论 当面对有限规模的数据集时，采用传统的单次拆分方式进行训练和测试可能会引入较大的方差或者偏倚问题。而借助于多轮迭代机制下的 K 折交叉验证，则能够在一定程度上缓解这些问题的影响。此外，由于其灵活性较高，因此非常适合用来对比多种候选算法的表现效果[^3]。 对于超参调优场景而言，还可以进一步扩展至嵌套版本形式——即外层负责整体流程控制的同时内部再单独运行一次类似的划分逻辑专门服务于网格搜索等自动化选型需求之中[^4]。 ---
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