K-fold 交叉验证

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交叉验证之KFold和StratifiedKFold的使用（附案例实战）
m0_64336780的博客
04-25 2万+
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。那么什么时候才需要交叉验证呢？交叉验证用在数据不是很充足的时候。通常情况下，如果数据样本量小于一万条，我们就会采用交叉验证来训练优化选择模型。
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）
Keras入门（八）K折交叉验证
山阴少年
01-24 1万+
  在文章Keras入门（一）搭建深度神经网络（DNN）解决多分类问题中，笔者介绍了如何搭建DNN模型来解决IRIS数据集的多分类问题。   本文将在此基础上介绍如何在Keras中实现K折交叉验证。 什么是K折交叉验证？   K折交叉验证是机器学习中的一个专业术语，它指的是将原始数据随机分成K份，每次选择K-1份作为训练集，剩余的1份作为测试集。交叉验证重复K次，取K次准确率的平均值作为最终模型的评价指标。一般取K=10，即10折交叉验证，如下图所示：   用交叉验证的目的是为了得到可靠稳定的模型。K折交
keras实现交叉验证以及K折交叉验证
webmater2320的博客
09-18 2万+
原文来自https://www.cnblogs.com/bymo/p/9026198.html 记下来，以便以后忘记了可以找到 目录 一．自动切分 二．手动切分 三．K折交叉验证（k-fold cross validation） 在训练深度学习模型的时候，通常将数据集切分为训练集和验证集．Keras提供了两种评估模型性能的方法： 使用自动切分的验证集 使用手动切分的验证集 ...
♋️ 交叉验证终极指南：告别无效调参！用 K-Fold 选出真正靠谱的学习模型
最新发布
m0_51233963的博客
06-14 929
【Kaggle实战】红酒质量预测：交叉验证如何帮你避开 90% 的模型评估陷阱。
Keras基础自学三（交叉验证）
gamblerofdestinyR14的博客
01-29 1330
from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import numpy as np from sklearn.model_selection import StratifiedKFold seed = 7# 设定随机数种子 np.random.seed(seed) dataset = np.l...
基于Keras的Python实践 5 chapter 评估深度学习模型 自动评估 手动评估 K折交叉验证
wzw12315的专栏
06-07 624
在keras中，模型评估可以分为自动评估模型和手动评估模型 自动评估模型 自动在每一次epoch中将数据分割为训练集和验证集，并 在每一次epoch后进行验证 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import numpy as np # 设定随机数种子 np.random.seed(7...
k折交叉验证的keras和sklearn版本通吃
码龙社的博客
12-02 1988
1. 什么是交叉验证 交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中，例如PCR 、PLS 回归建模中。在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报误差，记录它们的平方加和。 而我们常用的就是K折交叉验证。K折就是讲数据集切分成K小块，验证集和测试集相互形成补集，循环交替，它有效的避免过学习以及欠学习状态的发生,最后得到的...
k-fold交叉验证
qq_48185833的博客
05-16 2299
交叉验证的基本思想
用Matlab实现 分类算法, k-fold交叉验证，神经网络.zip
08-20
matlab算法，毕设、课设程序，全部源码均已进行严格测试，可以直接运行！ matlab算法，毕设、课设程序，全部源码均已进行严格测试，可以直接运行！ matlab算法，毕设、课设程序，全部源码均已进行严格测试，可以直接...
matlab机器学习管道与K-fold交叉验证库的FC数据.zip
05-15
本资料“matlab机器学习管道与K-fold交叉验证库的FC数据.zip”显然关注的是如何在MATLAB中应用机器学习管道以及K-fold交叉验证技术。以下是对这两个关键概念的详细说明。 **机器学习管道（Machine Learning ...
K折交叉验证
erinapple的博客
10-25 801
如何确定合适的k值 K 值越小，偏误越大，所以越不推荐。(K 值小，则会变得像“验证集法”) K 值太大，所得结果会变化多端。(K 值大，则会变得像“留一法”（LOOCV)） 通常建议的值是 k=10 。 如何衡量模型的偏误/变化程度？ K 层交叉检验之后，我们得到 K 个不同的模型误差估算值（e1, e2 …..ek）。理想的情况是，这些误差值相加得 0 。要计算模
基于k折交叉验证理解S3DIS 6-fold
controlourself的博客
09-23 1793
基于k折交叉验证理解S3DIS 6-fold
K-Fold Cross Validation（K倍交叉检验）
Miracle.Zhao的博客
01-15 3800
今天用matlab实现决策树，发现用到交叉检验的问题，好吧网上找的总结一下，以备不时之需！！！下面是一个求6倍交叉检验的决策树的错误率代码。function errorrate()[S1,S2,S3,S4,S5,S6,S7,S8,classity]=textread('Pima-training-set.txt','%f %f %f %f %f %f %f %f %s');D=[S1 S2 S3
K折交叉验证（StratifiedKFold与KFold比较）
“365天深度学习训练营”报名进行中～
08-13 5994
文章目录一、交叉验证二、K折交叉验证KFold()方法StratifiedKFold()方法 一、交叉验证 交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set or test set),首先用训练集对分类器进行训练,再利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价分类器的性能指标。–来自百科 二、K折交叉验证 KFold()方法 KFold()： KFold 将所有的样例划分为
机器学习 || k-交叉验证KFold详解
qq_33828738的博客
08-19 9213
微信公众号：龙跃十二 我是小玉，一个平平无奇的小天才！ 在使用机器学习进行训练模型的时候，内行人都知道我们要进行交叉验证，也就是分出一个验证集来确保我们的模型的准确率，最近在看这里的时候，有一些疑问，搞明白了就分享给大家。 基本原理： 在机器学习建模过程中，通行的做法通常是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。在训练过程中，经常会出现过拟合的问题，就是模型可以很好的匹配训练数据，却不能很好在预测训练集外的数据。如果此时就使用测试数据来调整模型参数，就相当.
【机器学习】k-fold cross validation（k-折叠交叉验证）
热门推荐
evillist的博客
03-13 4万+
k-折叠交叉验证就是将训练集的1/k作为测试集，每个模型训练k次，测试k次，错误率为k次的平均，然后平均率最小的模型Mi。
Pytorch实现k折交叉验证
brilliant_o的博客
03-31 1万+
Pytorch实现k折交叉验证 代码思路参考：https://blog.youkuaiyun.com/foneone/article/details/104445320 用pytorch实现k-fold cross validation # 导入模块 import numpy as np import random import torch import torch.nn as nn import torch...
k-fold 交叉验证
03-28
<think>嗯，用户问的是k-fold交叉验证的实现方法和应用场景。首先，我需要回顾一下k-fold的基本概念，确保自己理解正确。交叉验证是用来评估模型泛化能力的方法，而k-fold是其中一种，通过将数据分成k个子集，轮流用其中一个作为验证集，其余作为训练集，这样能减少数据分割的随机性带来的偏差。 接下来，用户可能想知道具体的实现步骤。我记得sklearn里有KFold和cross_val_score这样的工具，应该可以举例说明。比如导入库，创建KFold对象，然后循环遍历分割数据，训练和验证模型。或者更简单地使用cross_val_score直接得到分数。这部分需要代码示例，但用户提到要使用中文回答，所以代码注释可能需要用中文，或者保持英文但解释清楚。 然后是应用场景，用户可能关心什么时候该用k-fold。比如数据量小的时候，避免过拟合，模型选择，超参数调优，或者对比不同模型性能。这些场景都需要详细说明，每个点可能需要举例，比如在超参数调优中使用交叉验证来评估不同参数组合的效果。 还要注意用户提到的系统级指令，比如数学表达式要用$...$，独立公式用$$...$$，并且生成相关问题。需要检查是否有数学公式需要呈现，比如k-fold的计算公式，但可能这里更多是流程而不是数学符号。不过如果有均值的计算，可能需要用公式，比如平均准确率是各次验证结果的平均值，可以写成$$\text{平均准确率} = \frac{1}{k} \sum_{i=1}^{k} \text{准确率}_i$$。 用户提供的引用中有提到k-fold减少选择偏差和有效利用数据，这点需要融入到解释中，说明为什么k-fold有用。比如引用[2]提到留出验证集浪费数据，而k-fold能利用每个数据点，减少偏差，这点应该在概念部分强调。 可能还需要考虑用户的实际需求，比如他们可能在处理小数据集，或者在调优模型时遇到问题，需要更可靠的评估方法。因此，在应用场景里突出这些情况会更有帮助。 生成相关问题的时候，要围绕k-fold的变种、与其他方法的对比、实际应用中的问题、选择k值的考量等，这些都是用户可能进一步想了解的内容。比如，k-fold和留一法的区别，或者如何决定k的大小。 最后，确保回答结构清晰，分点说明，代码示例正确，引用恰当。同时检查LaTeX语法是否正确，比如所有数学表达式都用$包围，独立公式用$$，并且没有语法错误。比如，如果有提到统计量，可能需要用到公式，但在这个问题里可能不需要复杂的数学符号，所以可能只需要简单提及平均值即可。</think>### K-Fold交叉验证详解 #### 一、核心概念 K-Fold交叉验证是一种通过重复划分数据集来评估模型泛化能力的方法。将原始数据随机划分为$k$个大小相同的子集（称为"fold"），每次使用其中$k-1$个子集训练模型，剩余1个子集验证模型，重复$k$次后取平均性能指标[^2]。 验证过程数学表达： $$ \text{平均准确率} = \frac{1}{k} \sum_{i=1}^{k} \text{准确率}_i $$ #### 二、Python实现方法 ```python from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np # 示例数据 X = np.array([[1,2], [3,4], [5,6], [7,8], [9,10]]) y = np.array([0, 0, 1, 1, 1]) # 方法1：手动实现 kf = KFold(n_splits=3, shuffle=True, random_state=42) for train_index, test_index in kf.split(X): X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] y_train, y_test = y[train_index], y[test_index] # 训练和验证过程 # 方法2：自动评估 model = RandomForestClassifier() scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='accuracy') print(f"平均准确率：{scores.mean():.2f} (±{scores.std():.2f})") ``` #### 三、典型应用场景 1. **小样本数据建模**：当数据量小于1000条时，可有效避免单次划分的随机性影响 2. **模型选择对比**：比较不同算法（如SVM vs 随机森林）的稳定性 3. **超参数调优**：配合GridSearchCV进行参数搜索 4. **特征工程验证**：评估特征组合的有效性 5. **数据分布分析**：通过多次划分检测数据分布一致性 #### 四、实践建议 - 常用k值范围：5-10（平衡计算成本与稳定性） - 数据预处理应在划分之后进行，避免信息泄露 - 类别不平衡时建议使用StratifiedKFold - 时间序列数据需用TimeSeriesSplit
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