k-fold validation （k折验证）

最新推荐文章于 2025-06-14 19:53:57 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiaohuihui1994/article/details/83375783
本文介绍了如何使用交叉验证来确定KNN模型的最佳K值，通过将数据集分为三折进行训练和验证，最终选择得分最高的K值。此方法在数据量适中时较为有效，但在深度学习和大数据场景下可能过于耗时。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在这里插入图片描述

1、给定若干个模型：比如说具有不同K的KNN(k-Nearest-Neighbor)；

2、利用现有的数据，利用交叉验证的方法计算误差，假设如上图所示，分为3折，那么一个KNN就要训练3次，选取3次的平均验证分数作为该KNN的得分；

3、选择得分最高的模型使用的K；

  • 注：通常深度学习中很少用，尤其是当数据量很大的时候，用交叉验证太慢了。
K-折交叉验证（K-fold Cross Validation）
qq_40844444的博客
11-19 1795
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kfold_机器学习gridsearchcv(网格搜索)和kfold validation(k折验证)
weixin_35510761的博客
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程序不爱猿
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Kylin-Xu的专栏
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[深度概念]·K-Fold 交叉验证 (Cross-Validation)的理解与应用
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k-fold交叉验证
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