k 折交叉验证

最新推荐文章于 2025-09-11 16:52:12 发布
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本文深入探讨了k折交叉验证这一动态验证方式，解释了其如何通过多次划分训练集和验证集来降低数据划分对模型效果的影响，最终选出最佳超参数并训练出最终模型。

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#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：

  1. 将数据集分为训练集和测试集，将测试集放在一边
  2. 将训练集分为 k 份每次使用 k 份中的 1 份作为验证集，其他全部作为训练集。
  3. 通过 k 次训练后，我们得到了 k 个不同的模型。
  4. 评估 k 个模型的效果，从中挑选效果最好的超参数使用最优的超参数，然后将 k 份数据全部作为训练集重新训练模型，得到最终模型。
学习笔记3：k折交叉验证（k-fold cross validation）
Softdiamonds的博客
04-24 2万+
K折交叉验证，将初始采样（样本集X，Y）分割成K份，一份被保留作为验证模型的数据（test set），其他K-1份用来训练（train set）。交叉验证重复K次，每份验证一次，平均K次的结果或者使用其它结合方式，最终得到一个单一估测。这个方法的优势在于，同时重复运用随机产生的子样本进行训练和验证，每次的结果验证一次，10折交叉验证是最常用的。（切记每次作为验证模型的数据是不同的）。示例from ...
k折（k-fold）交叉验证
zhangyugebb的博客
10-20 2216
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...
机器学习之K折交叉验证
最新发布
Cat
09-11 592
K折交叉验证是一种评估模型泛化能力的方法。它将数据集划分为K个相同大小的子集，每次使用K-1个子集训练模型，剩余1个作为测试集，重复K次后取平均性能指标。5折和10折交叉验证最为常用，前者在计算成本和评估稳定性间取得平衡。这种方法能有效减少单一数据划分的随机性影响，避免过拟合问题。
k-折交叉验证(k-fold CrossValidation)
10-26 1万+
k-折交叉验证(k-fold crossValidation)： 在机器学习中，将数据集A分为训练集（training set）B和测试集（test set）C，在样本量不充足的情况下，为了充分利用数据集对算法效果进行测试，将数据集A随机分为k个包，每次将其中一个包作为测试集，剩下k-1个包作为训练集进行训练。 在matlab中，可以利用： indices=crossvalind('Kfol
K折交叉验证
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stybill的博客
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K-折交叉验证
tsinfeng的专栏
09-11 8525
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
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
Rhett_Butler0922的博客
04-25 1130
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。
【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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