KFold（n_split, shuffle, random_state） 　　参数：n_splits:要划分的折数 　　　　　shuffle: 每次都进行shuffle，测试集中折数的总和就是训练集的个数 　　　　　random_state:随机状态 from ...

StratifiedKFold用法类似Kfold，但是他是分层采样，确保训练集，测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。 ...

交叉验证的原理放在后面，先看函数。 设X是一个9*3的矩阵，即9个样本，3个特征，y是一个9维列向量，即9个标签。现在我要进行3折交叉验证。 执行kFold = KFold(n_splits=3) ：其中KFold是一个类，n_split=3表示，当执行KFold的split函数后，数据集 ...

交叉验证的思想 　　交叉验证主要用于防止模型过于复杂而引起的过拟合，是一种评价训练数据的数据集泛化能力的统计方法。其基本思想是将原始数据进行划分，分成训练集和测试集，训练集用来对模型进行训练，测试集用来测试训练得到的模型，以此来作为模型的评价指标。 简单的交叉验证 　　将原始数据D按比例划分 ...

在机器学习领域，特别是涉及到模型的调参与优化部分，k折交叉验证是一个经常使用到的方法，本文就结合示例对它做一个简要介绍。 该方法的基本思想就是将原训练数据分为两个互补的子集，一部分做为训练数据来训练模型，另一部分做为验证数据来评价模型。（以下将前述的两个子集的并集称为原训练集，将它的两个互补子集 ...

k折交叉验证(R语言) 原创： 三猫 机器学习养成记 2017-11-26 “ 机器学习中需要把数据分为训练集和测试集，因此如何划分训练集和测试集就成为影响模型效果的重要因素。本文介绍一种常用的划分最优训练集和测试集的方法——k折交叉验证。” k折交叉验证 ...

k 折交叉验证（k-fold cross validation） 静态的「留出法」对数据的划分方式比较敏感，有可能不同的划分方式得到了不同的模型。「k 折交叉验证」是一种动态验证的方式，这种方式可以降低数据划分带来的影响。具体步骤如下： 将数据集分为训练集和测试集，将测试集放在一边 将训练集 ...

K折交叉验证，其主要 的目的是为了选择不同的模型类型（比如一次线性模型、非线性模型），而不是为了选择具体模型的具体参数。比如在BP神经网络中，其目的主要为了选择模型的层数、神经元的激活函数、每层模型的神经元个数（即所谓的超参数）。每一层网络神经元连接的最终权重是在模型选择（即K折交叉验证）之后 ...