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K折交叉驗證算法與訓練集

丙丁先生的自學旅程 ? 來源:丙丁先生的自學旅程 ? 作者:丙丁先生的自學旅 ? 2024-05-15 09:26 ? 次閱讀

K折交叉驗證算法通常使用數據集中的大部分數據作為**訓練集**。

K折交叉驗證是一種評估模型性能的統計方法,它涉及將數據集分成K個子集,每個子集大致等大。在K折交叉驗證過程中,其中一個子集被留作測試集,而其余的K-1個子集合并起來形成訓練集。這個過程會重復K次,每次選擇不同的子集作為測試集,以確保每個樣本都有機會作為測試集和訓練集的一部分。這種方法可以有效地評估模型對新數據的泛化能力,因為它考慮了數據集的多個子集。具體步驟如下:

1. 數據劃分:原始數據集被平均分成K個子集。這些子集通常具有相似的數據分布,以確保訓練過程的穩定性。
2. 模型訓練:在每次迭代中,K-1個子集被合并用作訓練集,剩下的一個子集用作驗證集。模型在訓練集上進行訓練。
3. 模型驗證:訓練好的模型在保留的驗證集上進行測試,以評估模型的性能。
4. 性能匯總:重復上述過程K次,每次都使用不同的子集作為驗證集。最后,將所有迭代的結果平均,得到模型的整體性能估計。
5. 模型選擇:如果有多個模型需要比較,可以根據K折交叉驗證的結果選擇表現最佳的模型。
6. 最終測試:一旦選擇了最佳模型,可以在未參與交叉驗證的獨立測試集上進行最終測試,以驗證模型的泛化能力。

總的來說,K折交叉驗證的優勢在于它能夠更全面地利用數據集,每個數據點都有機會參與訓練和測試,從而提高了評估的準確性。此外,它還可以減少由于數據劃分方式不同而導致的評估結果波動。然而,這種方法的缺點是計算成本較高,因為需要多次訓練模型。此外,如果數據集太小,K折交叉驗證可能不夠穩定,因為每次迭代的測試集只有總數據集的一小部分。

審核編輯 黃宇

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