10-fold cross-validation 十折交叉验证

最新推荐文章于 2024-01-27 16:17:31 发布
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分类专栏： 数学 Matlab 基本知识 文章标签： 测试 算法
本文详细介绍了十折交叉验证的概念及应用。这是一种常用的评估机器学习算法精度的方法，通过将数据集分为十个子集并轮流使用九个子集进行训练、一个子集进行测试的方式，最终得到算法精度的稳定估计。

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10-fold cross-validation
就是十折交叉验证，用来测试精度。
是常用的精度测试方法。
将数据集分成十分，轮流将其中9份做训练1份做测试，10次的结果的均值作为对算法精度的估计，
一般还需要进行多次10倍交叉验证求均值，例如10次10倍交叉验证，更精确一点。
K-折交叉验证（K-fold Cross Validation）
qq_40844444的博客
11-19 1755
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。
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）
KNN分类算法C++实现,十次十倍交叉验证计算分类准确率
04-15
KNN分类算法的C++实现，采用交叉验证测试在公共数据集上的准确率。希望对大家有帮助，如果发现程序中的问题请给我留言，相互借鉴，共同进步。
十倍交叉验证 10-fold cross-validation
weixin_33871366的博客
03-08 4312
      10-fold cross-validation，用来测试算法准确性。是常用的测试方法。将数据集分成十份，轮流将其中9份作为训练数据，1份作为测试数据，进行试验。每次试验都会得出相应的正确率（或差错率）。10次的结果的正确率（或差错率）的平均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10折交叉验证（例如10次10折交叉验证），再求其均值，作为对算法准确性的估计。       之所以选...
10折交叉验证（10-fold Cross Validation）与留一法（Leave-One-Out）
DJJ5210的博客
12-05 1万+
这个方法的优势在于，同时重复运用随机产生的子样本进行训练和验证，每次的结果验证一次，10次交叉验证是最常用的。，就是把一个大的数据集分为 k kk 个小数据集，其中 k − 1 k-1k−1 个作为训练集，剩下的 1 11 个作为测试集，在训练和测试的时候依次选择训练集和它对应的测试集。，顾名思义，就是使 k 等于数据集中数据的个数，每次只使用一个作为测试集，剩下的全部作为训练集，这种方法得出的结果与训练整个测试集的期望值最为接近，但是成本过于庞大。这个问题可能是由于数据处理或代码逻辑上的错误导致的。
10-fold cross-validation
linping070的专栏
04-07 1129
10-fold cross-validation，用来测试精度。是常用的精度测试方法。将数据集分成十分，轮流将其中9份做训练1份做测试，10次的结果的均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10倍交叉验证求均值，例如10次10倍交叉验证，更精确一点。 参考文献： [1] http://ks.cn.yahoo.com/question/1590000871462.html [2] http://
深度学习目标检测中，10倍交叉验证是什么意思？
weixin_43501408的博客
01-27 2224
"10倍交叉验证"（10-fold cross-validation）是一种常用的模型评估方法，尤其在深度学习目标检测领域中。它的基本思想是将原始数据集分成10个相似大小的子集，然后进行10次实验，每次选择其中的一个子集作为测试集，剩下的9个子集作为训练集。通过多次划分，可以更好地估计模型在不同数据子集上的性能，从而更准确地评估模型的泛化能力。在目标检测任务中，这种交叉验证方法通常用于评估模型在不同数据子集上的性能，以提高评估结果的可靠性。问题描述：深度学习目标检测中，10倍交叉验证是什么意思？
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...
【冰糖杂谈】关于Repeated k-Fold Cross-Validation 重复k折交叉验证的讨论
冰糖的小屋
08-06 2425
k-FoldCross-Validation，k折交叉验证，被广泛应用于机器学习领域，通常有两个作用：（1）用于模型及超参数的选择；（2）评估模型泛化误差 单次k-Fold Cross-Validation会导致对模型性能的不准确评估，比如在不同随机种子下的不同划分会产生不同的结果；Repeated k-Fold Cross-Validation通过重复多次k-Fold Cross-Validation过程，给出平均结果作为最终评估结果，提供对数据集上模型的真实未知潜在平均性能的更准确估计。这是使用Re.
【交叉验证】bootstrapped 5-fold nested cross validation
double_double_的博客
11-23 1353
其二、由于是对相同数据进行误差估计，所以会导致较高的偏差（当用可能的模型最佳超参数对相同的训练集和测试集进行误差的计算时，模型是有偏的，会导致较大偏差）。如果满足以上两个标准，就可以考虑使用嵌套交叉验证来计算数据，得到几乎无偏的估计误差，从而对比不同算法的表现。是指带有搜索模型最佳超参数功能的交叉验证，目的是给外层循环提供模型的最佳超参数。来创建数据的多个子集。是给内层循环提供训练数据，同时保留部分数据，以作对内层循环模型的测试。通过这样的方式，可以防止数据的信息泄漏，以得到相对较低的模型评分偏差。
利用Python手动实现十折交叉验证
04-17
手动实现交叉验证，代码简洁易懂，可以学到不错的知识
matlab如何进行十字交叉验证的代码-Machine_Learning:Coursera作者：吴安德
05-27
matlab如何进行交叉交叉验证的代码机器学习 伍迪（Coursera），吴伟 机器学习伴侣脚本 每个练习中都包含一个MathWorks专为MATLAB Online用户创建的附加脚本。 这些配套脚本旨在在完成编程练习后使用。 他们将向您展示如何使用研究人员和专业人员使用的MATLAB机器学习功能和应用程序来执行练习中的任务。 还向您介绍了MATLAB中数据分析所必需的最新工具，功能和数据类型，这些工具，功能和数据类型在创建机器学习时不可用。 随播脚本涵盖了哪些内容？ ex1_MATLAB.mlx：使用统计和机器学习工具箱中的函数和应用程序快速创建和训练线性和多项式回归模型。 ex2_MATLAB.mlx：使用统计和机器学习工具箱中的函数和应用程序来实现逻辑回归。 ex3_MATLAB.mlx：使用统计和机器学习工具箱中的函数轻松创建和训练多类分类模型。 探索使用深度学习工具箱创建的现有神经网络，然后将其用于对数字图像进行分类。 ex4_MATLAB.mlx：使用深度学习工具箱中的功能和应用来创建和训练自定义神经网络。 ex5_MATLAB.mlx：使用统计和机器学习工具箱中的功能和应
什么是十倍交叉验证
qq_35674954的博客
07-12 8251
https://www.cnblogs.com/nxld/p/6380128.html
机器学习-CrossValidation交叉验证Python实现
热门推荐
D.W 的专栏
07-28 8万+
版权声明：本文为原创文章，转载请注明来源。1.原理1.1 概念交叉验证(Cross-validation)主要用于模型训练或建模应用中，如分类预测、PCR、PLS回归建模等。在给定的样本空间中，拿出大部分样本作为训练集来训练模型，剩余的小部分样本使用刚建立的模型进行预测，并求这小部分样本的预测误差或者预测精度，同时记录它们的加和平均值。这个过程迭代K次，即K折交叉。其中，把每个样本的预测误差平方加和
（数据挖掘-入门-6）十折交叉验证和K近邻
weixin_33859231的博客
10-05 581
主要内容： 1、十折交叉验证 2、混淆矩阵 3、K近邻 4、python实现   一、十折交叉验证 前面提到了数据集分为训练集和测试集，训练集用来训练模型，而测试集用来测试模型的好坏，那么单一的测试是否就能很好的衡量一个模型的性能呢？ 答案自然是否定的，单一的测试集具有偶然性和随机性。因此本文介绍一种衡量模型（比如分类器）性能的方法——十折交叉验证(10-fold cross va...
通俗易懂彻底理解十倍交叉验证法
Mr_Wu_55的博客
01-06 3万+
通俗易懂彻底理解十倍交叉验证法 十倍交叉验证法： 将所有数据分为十份，然后将每一份作为验证集，其他作为训练集来进行训练和验证。在这一过程中，保持超参数一致，然后取10个模型的平均训练loss和平均验证loss，来衡量超参数的好坏。最后取得一个满意的超参数以后，使用全部数据作为训练集，用该超参数训练获得1个模型。 使用交叉验证的目的是： 为了降低由于训练集和验证集单次划分而导致的偶然性，充分利用现有的数据集来进行多次划分从而避免因为特殊划分而选择了不具有泛化能力的偶然超参数和模型。通过交叉验证来降低偶然性，提
十折交叉验证pythoniris,在MATLAB中使用神经网络分类进行10倍交叉验证的示例
weixin_35422230的博客
02-05 874
I am looking for an example of applying 10-fold cross-validation in neural network.I need something link answer of this question: Example of 10-fold SVM classification in MATLABI would like to classif...
再不会十折交叉检验和五折交叉检验，数模队友就会锤爆你！
Joy T的博客
12-18 5030
下面是这两种交叉验证方法的基本思想：五折交叉验证的步骤与十折交叉验证类似，但有以下不同：更准确的性能评估：相比于简单划分训练集和测试集的方法，交叉验证可以减少评估结果受特定数据划分方式影响的可能性。更好的利用数据：特别是在数据量不足时，交叉验证可以更充分地利用有限的数据。数据集大小：较小的数据集可能更适合使用10折交叉验证，因为它提供了更多的训练数据和更频繁的模型评估。计算资源和时间：10折交叉验证需要更多的计算时间和资源，因为模型需要训练和评估10次。如果计算资源有限，可能会选择5折交叉验证。方差与偏差：
交叉验证
weixin_38410551的博客
04-16 211
交叉验证方法的原理：将训练数据分为k份，每次使用一份作为验证值，其余作为训练集，k的取值为3,5，8。 交叉验证的特点：该方法计算代价很高，但不会浪费太多的数据，当数据量较少时，有优势。 ...
如何在Python中实现十折交叉验证（Ten-Fold Cross Validation）？
最新发布
10-31
在Python中，我们可以使用sklearn库来方便地实现十折交叉验证。以下是一个简单的步骤： 1. 首先，导入所需的模块： ```python from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.datasets import load_iris ``` 2. 加载数据集，这里我们以Iris数据集为例： ```python iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target ``` 3. 创建一个KFold实例，指定分组数（这里是10）： ```python kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42) ``` `shuffle=True`确保每次划分数据时都打乱顺序，`random_state`用于保持拆分结果的一致性。 4. 对每个训练集和测试集执行模型训练和评估： ```python model = LogisticRegression() # 或者你喜欢的其他模型 scores = [] for train_index, val_index in kfold.split(X): X_train, X_val = X[train_index], X[val_index] y_train, y_val = y[train_index], y[val_index] model.fit(X_train, y_train) score = model.score(X_val, y_val) scores.append(score) ``` 5. 最后，你可以计算平均得分，评估模型的整体性能： ```python average_score = sum(scores) / len(scores) print(f"Average cross-validation score: {average_score}") ``` 这就是在Python中使用sklearn实现十折交叉验证的基本流程。
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