cross validation交叉验证

本文介绍了一种用于检测模型过拟合的交叉验证方法,重点是k-fold交叉验证。该方法通过将数据集分为k份,轮流使用其中一份进行验证,确保所有数据都参与了训练和验证过程,从而有效避免数据浪费。

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交叉验证是一种检测model是否overfit的方法。最常用的cross validation是k-fold cross validation。

具体的方法是:

1.将数据平均分成k份,0,1,2,,,k-1

2.使用1~k-1份数据训练模型,然后使用第0份数据进行验证。

3.然后将第1份数据作为验证数据。进行k个循环。就完成了k-fold cross validation

这个交叉验证的方法的特点是:所有的数据都参与了验证,也都参与了训练,没有浪费数据。

转载于:https://www.cnblogs.com/jfwang/p/4198211.html

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