K折交叉验证

最新推荐文章于 2025-04-25 00:47:18 发布
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#机器学习

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。

k折（k-fold）交叉验证
zhangyugebb的博客
10-20 2227
k折交叉验证是用来选择模型设计并调节超参数的。 首先，我们先来看一下k折交叉验证的使用背景： 我在训练模型的时候，通过已有的数据训练得出一个模型，在这里用于训练的数据称为训练集。当我们把这个模型部署到真实环境去的时候，通过真实的数据得到结果，这个时候这些真实的数据就叫做测试集。 那么问题来了，我们在训练模型的时候怎么样评估模型的好坏呢？怎么样调节模型的超参数呢？ 答：一般我们都是将训练用的...
K-折交叉验证（K-fold Cross Validation）
qq_40844444的博客
11-19 2037
K-折交叉验证是一种统计学方法，用于估计一个模型的泛化能力。每次迭代中，使用K-1个子集作为训练集，剩下的一个子集作为验证集，进行模型的训练和评估。在循环中，我们分别对每个折进行模型训练和验证，并计算准确率。最后，我们计算了所有折的平均准确率，以评估模型的泛化能力。在这段代码中，我们首先加载了鸢尾花数据集，并定义了K折交叉验证的折数。K-折交叉验证通过在不同的数据子集上重复训练和验证模型，可以减少模型的方差，提供模型性能的更稳定估计。以下是一个使用Python实现K-折交叉验证的例子，并附有注释。
k折交叉验证（k-fold Cross-validation）
weixin_48697962的博客
07-25 4万+
k折交叉验证（k-fold Cross-validation）
精选资源
K折交叉验证BP神经网络，多输入多输出BP神经网络（代码完整，数据齐全）
05-17
基于MATLAB编程，K折交叉验证BP神经网络，多输入多输出BP神经网络，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私信, 2，需要创新，或者修改可以扫描二维码联系博主, 3，本科及本科以上...
Python实现K折交叉验证法的方法步骤
09-19
K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）是一种常用的统计学方法，用于评估机器学习模型的性能。它通过将原始数据集分成K个子集，然后进行K次训练和测试，每次用K-1个子集的数据训练模型，剩下的一个子集作为测试集...
K 折叠交叉验证
最新发布
Rhett_Butler0922的博客
04-25 1185
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。
精选资源
【预测模型-CNN分类】基于K 折交叉验证的CNN深度学习分类算法附matlab代码 上传.zip
04-14
1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 ...
K折验证
az4599459的博客
04-24 340
K折验证（K-fold validation）将数据划分为大小相同的\(K\)个分区。对于每个分区\(i\)，在剩余的\(K-1\)个分区上训练模型，然后在分区\(i\)上评估模型。最终分数等于K个分数的平均值。对于不同的训练集-测试集划分，如果模型性能的变化很大，那么这种方法很有用。K折验证也需要独立的验证集进行模型验证。示意图见下图： 代码如下所示： k = 4 num_valid...
K-折交叉验证
tsinfeng的专栏
09-11 8539
K-折交叉验证（K-fold cross-validation）是指将样本集分为k份，其中k-1份作为训练数据集，而另外的1份作为验证数据集。用验证集来验证所得分类器或者回归的错误码率。一般需要循环k次，直到所有k份数据全部被选择一遍为止。<br /> 交叉检验的方法是<br /> Cross Validation<br /> Cross validation is a model evaluation method that is better than residuals. The pro
【机器学习】K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）
码农努力学习
02-19 5243
K折交叉验证是一种非常强大的评估技术，可以帮助我们在模型训练过程中避免过拟合和偏差，特别是在数据量较少时。通过合理选择K值和变体，您可以灵活地应对不同类型的数据和问题，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
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...
【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
【人工智能概论】 K折交叉验证
qq_44928822的博客
05-08 1万+
K折交叉验证
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 折交叉验证
tyler的博客
04-24 647
转载于：https://zhuanlan.zhihu.com/p/98532085 #k 折交叉验证（k-fold cross validation） 静态的「留出法」对数据的划分方式比较敏感，有可能不同的划分方式得到了不同的模型。 「k折交叉验证」是一种动态验证的方式，这种方式可以降低数据划分带来的影响。具体步骤如下： 将数据集分为训练集和测试集，将测试集放在一边 将训练集分为 k 份...
k折交叉验证
03-08
### k折交叉验证原理与应用 #### 基本理论和步骤 k折交叉验证是一种用于评估机器学习模型性能的技术。该技术的核心思想是将原始数据随机划分为k个互斥子集（称为“折叠”），每个子集大约占总数据量的1/k[^1]。 对于每一次迭代，选择其中一个子集作为验证集，其余(k-1)个子集组合成训练集。这样可以得到k组不同的训练/测试分割方式，从而使得每一个观测值都有机会被选作验证集中的一员。此过程重复执行k次，每次使用不同部分的数据作为验证集，最终汇总这k轮的结果以获得更稳定可靠的估计[^2]。 #### 应用场景 当面临有限规模的数据集时，采用传统的单一分割可能导致过拟合风险增加或泛化能力不足等问题；而通过引入k折交叉验证，则可以在一定程度上缓解这些问题并提高模型评价指标的真实性。此外，在超参数调优过程中也经常运用到这种方法来寻找最优配置方案。 #### 实现方法 下面给出Python环境下基于Scikit-Learn库的一个简单例子： ```python from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 加载鸢尾花分类数据集 data = load_iris() X, y = data.data, data.target # 定义逻辑回归模型 model = LogisticRegression(max_iter=200) # 创建KFold对象指定分拆策略，默认shuffle=False kf = KFold(n_splits=5) # 使用cross_val_score函数计算平均得分 scores = cross_val_score(model, X, y, cv=kf) print(f'Cross-validation scores: {scores}') print(f'Mean score: {"{:.3f}".format(scores.mean())}') ``` 上述代码展示了如何利用`sklearn`中的工具快速完成一次完整的五折交叉验证实验，并输出各轮次的表现分数及其均值。值得注意的是，这里选择了线性支持向量机作为待测算法之一，但在实际操作中可以根据具体需求替换为其他类型的预测器[^3]。
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