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-1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 ...

训练机器学习模型的关键一步是要评估模型的泛化能力。如果我们训练好模型后，还是用训练集取评估模型的性能，这显然是不符合逻辑的。一个模型如果性能不好，要么是因为模型过于复杂导致过拟合(高方差)，要么是模型过于简单导致导致欠拟合(高偏差)。可是用什么方法评价模型的性能呢？这就是这一节要解决的问题 ...

的相似性高于不同类别间样本的相似性。聚类模型的评价指标如下： 1. Adjusted Rand Index ...

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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 ...

一、决策树不同算法信息指标： 发展过程：ID3 -> C4.5 -> Cart; 相互关系：ID3算法存在这么一个问题，如果某一个特征中种类划分很多，但是每个种类中包含的样本个数又很少 ...

本文结构： 什么是交叉验证法？ 为什么用交叉验证法？ 主要有哪些方法？优缺点？ 各方法应用举例？ 什么是交叉验证法？ 它的基本思想就是将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集来训练模型，另一部分做为测试集来评价模型 ...

https://blog.csdn.net/qq_18343569/article/details/50036557 交叉验证(Cross-Validation)的基本思想：将原数据进行分组，一部分做为训练集，另一部分做为验证集，首先用训练集对不同参数的模型进行训练，再利用验证集来测试训练 ...