原文:训练模型:交叉验证

一.基本概述 用交叉验证的目的是为了得到可靠稳定的模型。 消除测试集与训练集选择的不好,导致训练的模型不好。 二.k折交叉验证 K折交叉验证,初始采样分割成K个子样本,一个单独的子样本被保留作为验证模型的数据,其他K 个样本用来训练。交叉验证重复K次,每个子样本验证一次,平均K次的结果或者使用其它结合方式,最终得到一个单一估测。 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 ...

2018-06-23 16:40 0 1027 推荐指数:

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交叉验证来评价模型的性能

 构建学习模型之后,我们需要对模型的性能进行评估。如果一个模型过于简单,就会导致欠拟合(高偏差)问题,如果模型过于复杂,就会导致过拟合(高方差)问题。下面介绍holdout交叉验证和k折交叉验证 一、holdout交叉验证  holdout交叉验证(holdout ...

Sat Nov 03 02:23:00 CST 2018 0 734
交叉验证训练集、验证集、测试集

一、前言 训练集、验证集和测试集这三个名词在机器学习领域极其常见,但很多人并不是特别清楚,尤其是后两个经常被人混用。 在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个,即:训练集(train set),验证集(validation set),测试集(test set ...

Sun Mar 17 19:57:00 CST 2019 0 3497
交叉检验---训练数据,验证数据和测试数据

最近在Coursera上学习Data Analysis课程,课程论坛中有个帖子针对交叉检验(Cross Validation)中训练数据集(train dataset),验证数据集(Validate dataset)和测试数据集(test dataset)展开讨论,内容挺好的,记录到这里,作为备忘 ...

Mon Mar 11 23:10:00 CST 2013 0 18957
tensorflow训练验证码识别模型

tensorflow训练验证码识别模型的样本可以使用captcha生成,captcha在linux中的安装也很简单: 生成验证码: 分别生成训练样本和测试样本,生成的样本图片如下: 使用tensorflow执行训练: 大约执行1600轮迭代 ...

Tue Jan 09 05:51:00 CST 2018 0 1005
交叉验证改善模型的预测表现-着重k重交叉验证

机器学习技术在应用之前使用“训练+检验”的模式(通常被称作”交叉验证“)。 预测模型为何无法保持稳定? 让我们通过以下几幅图来理解这个问题: 此处我们试图找到尺寸(size)和价格(price)的关系。三个模型各自做了如下工 ...

Thu Feb 09 06:23:00 CST 2017 0 8793
使用交叉验证法(Cross Validation)进行模型评估

scikit-learn中默认使用的交叉验证法是K折叠交叉验证法(K-fold cross validation):它将数据集拆分成k个部分,再用k个数据集对模型进行训练和评分. 1.K折叠交叉验证法(K-fold cross validation ...

Mon Jun 03 02:54:00 CST 2019 0 1793
 
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