交叉验证的方法汇总

最新推荐文章于 2025-04-13 10:49:29 发布
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本文详细介绍了交叉验证的各种方法，包括留一验证、K折交叉验证、分层交叉验证、重复交叉验证、对抗交叉验证和时间序列交叉验证。每种方法都有其适用场景和优缺点。例如，留一验证适用于小规模数据集，但计算成本高；K折交叉验证提高了数据利用率，但可能不适合类别分布不均的数据集；分层交叉验证则能保持类别比例，而时间序列交叉验证针对时间序列数据避免了数据顺序问题。理解这些方法有助于选择合适的交叉验证策略来优化模型性能。

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交叉验证的方法

  1. 留一验证

    • 解释:

      只从可用的数据集中保留一个数据点，并根据其余数据训练模型。此过程对每个数据点进行迭代，比如有n个数据点，就要重复交叉验证n次。例如下图，一共10个数据，就交叉验证十次

      • 图示如下:

      在这里插入图片描述

      • 优点

        • 适合数据集量级较小
        • 因为利用了所有的数据点,因此偏差比较低

      • 缺点

        • 因为重复执行验证,执行时间比较长
        • 因为是数据点进行验证,如果数据点是离群值,那么模型的准确度就会大大受到影响

  2. K折交叉验证

    1.解释:

    进行多次train_test_split划分；每次划分时，在不同的数据集上进行训练、测试评估，从而得出一个评价结果；如果是5折交叉验证，意思就是在原始数据集上，进行5次划分，每次划分进行一次训练、评估，最后得到5次划分后的评估结果，一般在这几次评估结果上取平均得到最后的评分

    • 图示如下:

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