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2018-10-21 閱讀量: 1814
交叉驗證有哪些方法？適用場景是什么？

交叉驗證有哪些方法？適用場景是什么？

1） 留出法

將原始數(shù)據(jù)集分為三部分：訓練集、驗證集和測試集，方法簡單，用于訓練的數(shù)據(jù)偏少

2）k 折交叉驗證（k-fold cross validation）

k 折交叉驗證通過對 k 個不同分組訓練的結(jié)果進行平均來減少方差，因此模型的性能對數(shù)據(jù)的劃分就不那么敏感。

數(shù)據(jù)量小的時候，k 可以設(shè)大一點，這樣訓練集占整體比例就比較大，不過同時訓練的模型個數(shù)也增多。數(shù)據(jù)量大的時候，k 可以設(shè)小一點。

3）留一法

k 折交叉驗證（k-fold cross validation）中當 k＝m 即樣本總數(shù)時，即為留一法。

這個方法用于訓練的數(shù)據(jù)只比整體數(shù)據(jù)集少了一個樣本，因此最接近原始樣本的分布。
但是訓練復雜度增加了，因為模型的數(shù)量與原始數(shù)據(jù)樣本數(shù)量相同。一般在數(shù)據(jù)缺乏時使用。

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