你真的了解交叉驗證和過擬合嗎？
1.過擬合的問題 1.1 過擬合的定義 開篇首先談一下機器學習模型的過擬合問題。什么是過擬合？簡單來講，當 train set 誤差較小，而 test set 誤差較大時，我們即可認為模型過擬合。這句話表達的另一層意思是，模型評估指標的方差（variance）較大，即可認為模型過擬合 ...
原文：關於交叉驗證和過擬合
常見的交叉驗證方法有三種，一般運用K折交叉驗證的較多，即把初始采樣分成K個子集，一個子集用來保留作為驗證模型的數據，其他K 個用來訓練。交叉驗證重復K次，每個子樣本驗證一次，平均K次的結果，或使用其他結合方式，得到一個單一估測，這個方法的優勢在於，同時重復運用隨機產生的子樣本進行訓練和驗證，每次的結果驗證一次， 折交叉驗證是最常用的。 交叉驗證的作用話說是為了驗證模型是否過擬合，隨着訓練數據和驗證 ...
2016-03-16 10:52 0 2251 推薦指數：
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