代码编织梦想

K-fold cross-validation is a common technique used to evaluate the performance of machine learning models. In this process, the training data is divided into k subsets or "folds", and the model is trained and evaluated k times. During each iteration of the k-fold process, one fold is used as the validation set, while the remaining k-1 folds are used for training.

K-fold交叉验证是一种用于评估机器学习模型性能的常用技术。在这个过程中,训练数据被分为k个子集或 "折",模型被训练和评估了k次。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。

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。这K个模型分别在验证集中评估结果,最后的误差MSE(Mean Squared Error)加和平均就得到交叉验证误差。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。

 

 

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