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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#深度学习

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 1796
K-折交叉验证是一种统计学方法，用于估计一个模型的泛化能力。每次迭代中，使用K-1个子集作为训练集，剩下的一个子集作为验证集，进行模型的训练和评估。在循环中，我们分别对每个折进行模型训练和验证，并计算准确率。最后，我们计算了所有折的平均准确率，以评估模型的泛化能力。在这段代码中，我们首先加载了鸢尾花数据集，并定义了K折交叉验证的折数。K-折交叉验证通过在不同的数据子集上重复训练和验证模型，可以减少模型的方差，提供模型性能的更稳定估计。以下是一个使用Python实现K-折交叉验证的例子，并附有注释。
kfold_机器学习gridsearchcv(网格搜索)和kfold validation(k折验证)
weixin_35510761的博客
12-29 728
网格搜索算法是一种通过遍历给定的参数组合来优化模型表现的方法。以决策树为例，当我们确定了要使用决策树算法的时候，为了能够更好地拟合和预测，我们需要调整它的参数。在决策树算法中，我们通常选择的参数是决策树的最大深度。于是我们会给出一系列的最大深度的值，比如 {‘max_depth’: [1,2,3,4,5]}，我们会尽可能包含最优最大深度。不过，我们如何知道哪一个最大深度的模型是最好的呢？我们需要一...
[深度概念]·K-Fold 交叉验证 (Cross-Validation)的理解与应用
简明AI工作室
03-19 2万+
K-Fold 交叉验证 (Cross-Validation)的理解与应用 个人主页-->http://www.yansongsong.cn/ 1.K-Fold 交叉验证概念 在机器学习建模过程中，通行的做法通常是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。在训练过程中，经常会出现过拟合的问题，就是模型可以很好的匹配训练数据，却不能很好在预...
♋️ 交叉验证终极指南：告别无效调参！用 K-Fold 选出真正靠谱的学习模型
最新发布
m0_51233963的博客
06-14 949
【Kaggle实战】红酒质量预测：交叉验证如何帮你避开 90% 的模型评估陷阱。
k-折交叉验证(k-fold crossValidation)
u013455024的专栏
03-07 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（testset）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('Kfold
K-Fold 交叉验证 (Cross-Validation)
子燕若水的博客
03-29 1569
验证数据取自训练数据，但不参与训练，这样可以相对客观的评估模型对于训练集之外数据的匹配程度。模型在验证数据中的评估常用的是交叉验证，又称循环验证。它将原始数据分成K组(K-Fold)，将每个子集数据分别做一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型。交叉验证有效利用了有限的数据，并且评估结果能够尽可能接近模型在测试集上的表现，可以做为模型优化的指标使用。在k-fold过程的每一次迭代中，一个折叠被用作验证集，而其余的k-1个折叠被用于训练。
K-fold-Cross-Validation-master.zip_cross validation_k fold_k-折_k
09-21
在机器学习领域，模型的评估和优化是至关重要的步骤，其中K折交叉验证（K-fold Cross-Validation，简称K折CV）是一种常用且强大的方法。K折交叉验证可以帮助我们更准确地评估模型的泛化能力，防止过拟合或欠拟合的...
k折交叉验证（k-fold Cross-validation）
weixin_48697962的博客
07-25 4万+
k折交叉验证（k-fold Cross-validation）
交叉验证 cross validation 与 K-fold Cross Validation K折叠验证
Cy_coding的博客
12-04 3238
交叉验证 K折叠验证
K-Fold Cross Validation：K-Fold Cross Validation for Binary Classification，使用LibSVM-matlab开发
05-30
在`k-fold_cross-validation_binary_libsvm.zip`压缩包中，可能包含的文件可能有实现K-Fold交叉验证的MATLAB脚本、数据集文件、以及必要的说明文档。使用这些资源，你可以直接运行代码进行二分类问题的交叉验证，...
【机器学习】k-fold cross validation（k-折叠交叉验证）
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evillist的博客
03-13 4万+
k-折叠交叉验证就是将训练集的1/k作为测试集，每个模型训练k次，测试k次，错误率为k次的平均，然后平均率最小的模型Mi。
K折验证
az4599459的博客
04-24 325
K折验证（K-fold validation）将数据划分为大小相同的\(K\)个分区。对于每个分区\(i\)，在剩余的\(K-1\)个分区上训练模型，然后在分区\(i\)上评估模型。最终分数等于K个分数的平均值。对于不同的训练集-测试集划分，如果模型性能的变化很大，那么这种方法很有用。K折验证也需要独立的验证集进行模型验证。示意图见下图： 代码如下所示： k = 4 num_valid...
K折交叉验证（K-fold Cross-Validation）速览
qq_41392015的博客
04-22 1119
一、简介 K折交叉验证（K-fold Cross-Validation）是一种用于划分训练数据与验证数据的一种方法。 通常来说，80%用于训练而20%用于测试，但是这样的话会有意外：若80%的数据凑巧训练得非常完美而剩下的恰好都是意外值，那这种偶然性会导致我们模型的性能下降。故退出此方法。 二、过程 将数据集等分成K组数据 将第一组数据作为验证数据集，而将第2~K组作为测试数据集 将第一组数据作...
【机器学习系统的构建】从模型开发的过程讲清楚K-Fold 交叉验证 (Cross-Validation)的原理和应用
Yaoyao2024的博客
05-07 1655
综上，我们基本就弄清楚了各个各个数据集的作用，在这里我们总结一下：在一个确定的模型结构上，基于训练集的数据，用相应模型的训练方法（比如反向传播和梯度下降)进行模型的训练——模型的训练对训练好的、不同结构的模型进行性能的评估，进行选择,选择一个性能最好的（这里的最好，是只这个模型是基于训练集、验证集表现的最好的，并不代表它的泛化能力就一定强）——模型的选择和超参数调整独立于模型开发过程，在最终由前两个步骤推出来一个模型后，对这个模型的泛化能力进行客观公众的评估。——在最终选择好模型后，进行模型性能评估。
k-fold cross validation 相关的帖子、论文 建议收藏哦 ~
weixin_42269028的博客
10-17 1024
k-fold交叉验证主要还是用于小样本学习，考虑到本项目没有用到k-fold交叉验证，索引本篇就提供我老半天搜寻到的重要资料，好了，这就是本节内容，后续会持续更新 MATLAB编程和一些深度学习相关知识，这两个都是大坑啊！不好啃。
KFold----交叉验证
xiaohutong1991的专栏
08-11 2万+
一、前言 在机器学习建模过程中，通行的做法是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。在训练过程中，经常会出现过拟合的问题，就是模型可以很好的匹配训练数据，却不能很好在预测训练集外的数据。如果此时就使用测试数据来调整模型参数，就相当于在训练时已知部分测试数据的信息，会影响最终评估结果的准确性。通常的做法是在训练数据再中分出一部分做为验证(Validation)数据，用来评估模型的训练效果。 验证数据取自训练数据，但不参与训练，这样可以相对客观的评估模型对于训
深入解析K折交叉验证：原理、应用及优化策略(python实现 代码详解)
2301_81199775的博客
04-21 2万+
本文深度解析K折交叉验证这一重要机器学习工具，从理论概念出发，全面阐述其在提升模型泛化能力、模型性能评估与超参数优选等方面的关键作用。尤其聚焦于如何在K折交叉验证执行过程中记录并精准定位那些对应最高模型得分的训练集与测试集划分情况。结合Python实例，展示如何在模型间性能比较、超参数调整以及寻找最佳训练验证集划分策略上运用此方法，以期实现数据资源的最优化利用和模型性能的持续提升。
k-fold交叉验证
01-11
### k-Fold Cross Validation Explained #### Concept of K-Fold Cross Validation K-fold cross-validation is a resampling procedure used to evaluate machine learning models on a limited data sample. The procedure has a single parameter called 'k' that refers to the number of groups into which a given dataset will be split. Each unique group serves once as a test set while the remaining groups form the training set. The main advantage lies in providing more reliable estimates of model performance by averaging over multiple train/test splits, thus reducing variance compared to using a single validation set[^1]. #### Usage and Implementation Example Below demonstrates implementing k-fold cross-validation utilizing Python's `scikit-learn` library: ```python from sklearn.model_selection import KFold import numpy as np # Sample Data Preparation X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]) y = np.array([1, 0, 1, 0]) kf = KFold(n_splits=2) for train_index, test_index in kf.split(X): X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] y_train, y_test = y[train_index], y[test_index] print(f'Training indices:{train_index}, Testing indices:{test_index}') ``` This code snippet initializes a two-fold (`n_splits=2`) cross-validator object named `kf`. For each iteration through the loop, different subsets serve as either training or testing sets based upon index arrays returned during splitting operations performed within `.split()` method calls. Additionally, when evaluating algorithms like those mentioned earlier regarding optimization techniques for handling imbalanced datasets or assessing overall system efficiency across various components, incorporating k-fold strategies ensures comprehensive evaluations without bias towards any particular subset configuration[^2]. --related questions-- 1. How does increasing the value of 'k' affect computational cost? 2. What alternatives exist besides k-fold cross-validation for validating ML models? 3. Can k-fold cross-validation help mitigate issues arising from unbalanced classes? 4. Is there an optimal range recommended for selecting 'k' values? 5. Are certain types of problems better suited for specific numbers of folds?
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