10-fold cross-validation 十折交叉验证

最新推荐文章于 2025-09-13 10:08:45 发布
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#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。 
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。
10折交叉验证深入理解
jp_zhou256的博客
12-25 6万+
交叉验证（Cross Validation），有的时候也称作循环估计（Rotation Estimation），是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法，该理论是由Seymour Geisser提出的。 在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报误差，记录它们的平方加和。这个过程一直进行，直到所有的样本都被预报了一次而且仅被预报...
python中写一个10折交叉验证
weixin_43823786的博客
05-05 9356
文章目录前言总结 前言 今天用python需要一个10折交叉验证，我当时是手动划分 我首先设置随机数种子，然后我原始的数据是有x个nnn的矩阵 然后我然后把x随机划分成10份 按照从0:0.1x作为test，0.1x到最后作为train 从0.1x到0.2x作为test，0到0.1x和0.2x到最后这两部分作为train …… …… 一直到0.9x到最后作为test，0到0.9x作为train 后来发现python有写好的KFold，有了这个我发现省事多了，我就换了个处理方法 from sklearn.m
Python手动实现十折交叉验证实战详解
最新发布
weixin_34413326的博客
09-13 693
在一些特殊场景下，例如：时间序列数据：传统的随机划分可能破坏时间顺序，需采用时间滑动窗口策略。类别不平衡数据：需要进行分层抽样（Stratified Sampling）以确保每个fold中的类别分布一致。图像数据集：可能存在图像分组（如同一人的多张照片），需要确保同一组数据不被拆分到训练集和验证集中。这些情况都需要我们手动实现划分逻辑，而无法依赖于通用库的默认行为。在十折交叉验证中，每一轮都会将数据划分为一个训练集和一个验证集。
用MATLAB实现基于HOG特征和SVM线性分类器的滑动窗口人脸识别
weixin_43883815的博客
10-18 1615
（0）源代码 见GitHub （1）引入数据集 训练集：利用Caltech Web Faces project做正类，Sun Scene database 做负类（主要是场景图片），将他们都裁减成大小一致。 测试集：CMU+MIT test scenes作测试集 定义变量： train_path_pos ：正类路径，大小为36x36 non_face_scn_path ：负类路径 test_scn_path：测试集路径 label_path：标签集，是txt文本 （2）分别提取正负类训练集的 Hog 特征
十倍交叉验证 10-fold cross-validation
weixin_33871366的博客
03-08 4375
      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。
K-折交叉验证（K-fold Cross Validation）
qq_40844444的博客
11-19 1984
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-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）
【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 2527
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.
机器学习——K 折交叉验证（K-Fold Cross Validation），案例：逻辑回归 交叉寻找最佳惩罚因子C
2302_78022640的博客
08-02 1407
交叉验证是一种将原始数据集划分为若干个子集，反复训练和验证模型的策略。交叉验证（Cross-Validation）适用于你在模型调参（如逻辑回归中的C。
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。
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
10-fold cross-validation
linping070的专栏
04-07 1161
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 2372
"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？
什么是十倍交叉验证
qq_35674954的博客
07-12 8287
https://www.cnblogs.com/nxld/p/6380128.html
机器学习-CrossValidation交叉验证Python实现
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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
10-05 651
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...
如何在Python中实现十折交叉验证（Ten-Fold Cross Validation）？
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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