机器学习笔记——模型选择和交叉验证集

最新推荐文章于 2025-07-08 13:15:13 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-08 13:15:13 发布 · 1k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习

本文介绍了一种通过交叉验证集来选择最适模型的方法。该方法将数据集分为三部分：60%作为训练集，20%作为交叉验证集，剩余20%作为测试集。通过在训练集上训练多个模型，并利用交叉验证集评估这些模型的表现，最终选择表现最佳的模型进行测试集上的验证。

通常为了选择能适应一般情况的模型，需要使用交叉验证集来帮助选择模型。

即，使用60%的数据作为训练集，使用20%的数据作为交叉验证集，使用20%的数据作为测试集。

模型的选择方法为：

1、使用训练集训练出10 个模型

2、用10个模型分别对交叉验证集计算得出交叉验证误差（代价函数的值）


3、选取代价函数值最小的模型

4、用步骤3中选出的模型对测试集计算得出推广误差（代价函数的值）


机器学习笔记——决策树
haopinglianlian的博客
11-18 2649
本笔记介绍机器学习中常见的决策树算法。
机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习
haopinglianlian的博客
11-17 1706
本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。
（八）交叉验证与模型选择
fly_Xiaoma的博客
02-01 1853
目录   1、校验集、Scikit-Learn的校验集数据划分 2、校验集划分的例子、交叉验证 3、Scikit-Learn中的k折交叉验证数据划分 4、两个采用k折交叉验证评估模型性能的函数（cross_val_score、cross_validate） 5、cross_val_score 6、实现cross_val_score函数的例子 7、cross_validate 8、...
【模型选择与评估01】交叉验证
zhuhongde的博客
12-03 829
1.参考文献 sklearn文档 交叉验证本质上属于机器学习模型外围的辅助手段，其针对的是在实际模型训练过程中，存在的过拟合问题而提出的解决方法。 1.最基本的数据集划分 基于的是sklearn中的train_test_split函数，实现数据集按指定比例划分为训练集和测试集（下面例子里比例为0.4） 之所以说是最基本的划分方法，是因为仅基于比例做了单次划分。 >>> impor...
什么是交叉验证？
最新发布
jixingye_1987的专栏
07-08 1070
​​场景​​​​推荐方法​​​​原因​​小样本分类（类别不平衡）分层留一法（n≤50）最大化数据利用率，保持类别分布中等规模分类（类别平衡）分层k折（k=5或10）平衡计算成本与结果稳定性大规模回归任务普通k折（k=5）避免分层冗余，降低计算量时间序列预测滚动窗口/扩展窗口交叉验证符合时序性，防止未来数据泄露快速初步评估留出法（7:3划分）计算成本低，适合粗略验证模型效果​​一句话总结​。
【数据挖掘】模型选择中正则化、交叉验证详解及实战应用（超详细 附源码）
showswoller的博客
01-09 1046
【数据挖掘】模型选择中正则化、交叉验证详解及实战应用（超详细 附源码）
模型选择和交叉验证
热门推荐
winycg的博客
05-16 1万+
模型选择 holdout方法 在典型的机器学习应用中，为进一步提高模型在预测未知数据的性能，还要对不同的参数设置进行调优和比较，该过程称为模型选择。指的是针对某一特定问题，调整参数以寻求最优超参数的过程。 假设要在10个不同次数的二项式模型之间进行选择： 1.hθ(x)=θ0+θ1x2.hθ(x)=θ0+θ1x+θ2x23.hθ(x)=θ0+θ1x+⋯+θ2x3⋯10.hθ(x)=θ0...
机器学习-交叉验证，模型选择与调优
qq_41782791的博客
04-18 2521
1.交叉验证：让评估 模型更加准确可信 2.网格参数 通常情况下，很多参数需要手动指定，这种叫超参数。每组超参数都采用交叉验证来评估，最终选择最优参数组合来建立模型。 如果有多组超参数，则需要进行两两相互验证 用交叉验证、网格搜索，找到KNN的最优模型参数 from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.m.
斯坦福大学机器学习笔记——当训练模型性能不好时的措施（假设评估、模型选择和交叉验证集、正则化、学习曲线）
wyl1813240346的博客
12-02 1万+
以我们前面讲述的线性回归为例，比如我们在训练集上训练出最优的模型，但是当我们将其使用到测试集时，测试的误差很大，我们该怎么办？ 我们一般采取的措施主要包括以下6种： 增加训练样本的数目（该方法适用于过拟合现象时，解决高方差。一般都是有效的，但是代价较大，如果下面的方法有效，可以优先采用下面的方式）； 尝试减少特征的数量（该方法适用于过拟合现象时，解决高方差）； 尝试获得更多的特征（该方法适用于欠拟
机器学习笔记——模型选择与正则化
dzc_go的博客
10-17 1982
机器学习笔记——模型选择与正则化一、模型选择1.方差与偏差2.过拟合与欠拟合3.模型选择的平衡二、正则化 一、模型选择 1.方差与偏差 我们设定h(x)h(x)h(x)为近似值，y(x)y(x)y(x)为真实值。我们有如下式子： 近似值的bias我们设定为所有样本近似值与真实值之间差值的期望。近似值的var我们设定为所有样本近似值与近似值的期望之间差距的期望的平方（有点绕…,其实去掉平方的标准差更好理解）。 我们可以看到bias与近似值h(x)h(x)h(x)、真实值y(x)y(x)y(x)相关。而va
机器学习笔记——9 模型选择与特征选择
ZJC_BELIEF的博客
05-26 444
机器学习笔记——8 模型选择与正则化 ###待续
机器学习（补充）——模型判断、交叉验证
张连海
03-02 4959
这里对一些零碎的知识点进行补充，由于内容比较少，不再做详细的介绍。
通过设置训练集，交叉验证集和测试集来选择模型，优化算法（吴恩达机械学习部分课程总结）
mumuemhaha的博客
03-07 367
小白第一次发文，有错误欢迎指出。 看吴恩达老师机器学习的模型选择与交叉验证训练集之后的总结 在通过数据来拟合图像的时候会遇到一个这么一个问题。 如图此函数虽然可以几乎完美的拟合训练集但是他的泛性可能会很低，这就是拟合中的常见问题——过拟合。 通过训练集来求代价函数的最小值，从而得出来d(函数的最大次方)为4，听起来好像是对的，解决了问题，but，训练集只能用来训练w和b，不能用来判断w的最高次也就是d等于多少，这个方法就是用训练集来优化d，而d是一个老师设置的另外的参数，不
机器学习工程实践——模型选择
T940842933的博客
07-27 1701
模型选择，又称超参数选择，目的是确定模型使用的超参数具体的过程：首先在训练集和验证集上对多种模型选择（超参数选择）进行验证，选出平均误差最小的模型（超参数）。选出合适的模型（超参数）后，可以把训练集和验证集合并起来，重新把模型训练一遍，得到最终模型，然后再用测试集测试其泛化能力。
机器学习——模型评估、选择与验证
qq_52669357的博客
04-01 7759
选择 评估 验证训练集与测试集过（欠）拟合偏差与方差 训练集与测试集 为了使机器学习训练的模型有效，可以用于实际情况中，我们不仅需要用训练集来对模型进行训练，还需要用测试集对模型进行测试以验证其可靠高效性。即训练集用来构建机器学习模型，测试集用来评估模型性能。 通常情况下我们都是将数据分为百分之八十和百分之二十，多的那部分用来做训练集，少的那部分用来做测试集。 过（欠）拟合 ① 欠拟合：模型在训练集上误差很高； 原因：模型过于简单，没有很好的捕捉到数据特征，不能很好的拟合数据。 ② 过拟合：在训练集上误差
【入门篇】如何正确使用机器学习中的训练集、验证集和测试集？
十一月廿七风雨大作
08-22 1万+
【注】 ·本文为转载文章，原文作者是王树义老师，原文链接为 https://zhuanlan.zhihu.com/p/71961236 训练集、验证集和测试集，林林总总的数据集合类型，到底该怎么选、怎么用？看过这篇教程后，你就能游刃有余地处理它们了。问题审稿的时候，不止一次，我遇到作者错误使用数据集合跑模型准确率，并和他人成果比较的情况。他们的研究创意有的很新颖，应用价值较高，工作可能也做了着实不少。但因对比方法错误，得出来的结果，不具备说服力。几乎全部都需要返工。这里，我帮你梳理一下，该怎么使用不同.
模型选择之交叉验证
陈志杰的专栏
11-11 7263
在机器学习的模型训练中，我们通常需要比较多个模型，从中选出一个最优的模型作为我们的最终模型。我们知道，超参数（hyper parameter）经常会作为模型的一个组成部分出现，比如说，在正则化后的logistic regression中，正则项和损失函数之间的参数t就是一个超参数，不同的t取值对应了不同的模型，我们对于t的选取实际上也就是对模型的选择，我们试图找到一个t，使得t对应的模型最优。再比
线性回归模型笔记整理10 - 引入验证集 交叉验 模型持久化
Sevieryang/FinTech/Statistics/Quant
01-16 2168
交叉验证引入前置： 训练集，验证集与测试集 当模型建立后，我们需要评估下模型的效果，例如，是否存在欠拟合，过拟合等。但是，在我们建立模型时，我们不能使用全部数据用于训练（考试的示例）。因此，我们可以将数据集分为训练集与测试集。然而，模型并不是绝对单一化的，其可能含有很多种不同的配置方案（参数），这种参数不同于我们之前接触过的权重（w）与偏置（b），这是因为，权重与偏置是通过数据学习来的，而这种参数...
机器学习：交叉验证和模型选择与Python代码实现
开怀的博客
04-11 922
前言：本篇博文主要介绍交叉验证（cross validation）和模型选择，首先介绍相关的基础概念和原理，然后通过Python代码实现交叉验证和模型评估以及选择。特别强调，其中大多理论知识来源于《统计学习方法_李航》和斯坦福课程翻译笔记。 1.分类器的评价 评价分类器性能的指标一般是分类的准确率，其定义是：对于给定的测试数据集（X_test），分类器正确分类的样本数与总样本数之比。 这里特别强调一下，有一种分类问题——“偏斜分类”——一般是“二分类”问题。这类问题有一个特点就是：某一类的样本数很少，例如病
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值