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
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分类专栏： 机器学习个人笔记 文章标签： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42007359/article/details/80336946
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
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本笔记介绍机器学习中常见的决策树算法。
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什么是交叉验证？
最新发布
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07-08 1067
​​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​。
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zhuhongde的博客
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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...
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