你真的了解交叉验证和过拟合吗？
1.过拟合的问题 1.1 过拟合的定义 开篇首先谈一下机器学习模型的过拟合问题。什么是过拟合？简单来讲，当 train set 误差较小，而 test set 误差较大时，我们即可认为模型过拟合。这句话表达的另一层意思是，模型评估指标的方差（variance）较大，即可认为模型过拟合 ...
原文：关于交叉验证和过拟合
常见的交叉验证方法有三种，一般运用K折交叉验证的较多，即把初始采样分成K个子集，一个子集用来保留作为验证模型的数据，其他K 个用来训练。交叉验证重复K次，每个子样本验证一次，平均K次的结果，或使用其他结合方式，得到一个单一估测，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， 折交叉验证是最常用的。 交叉验证的作用话说是为了验证模型是否过拟合，随着训练数据和验证 ...
2016-03-16 10:52 0 2251 推荐指数：
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