原文:k-折交叉驗證(k-fold crossValidation)

k 折交叉驗證 k fold crossValidation : 在機器學習中,將數據集A分為訓練集 training set B和測試集 test set C,在樣本量不充足的情況下,為了充分利用數據集對算法效果進行測試,將數據集A隨機分為k個包,每次將其中一個包作為測試集,剩下k 個包作為訓練集進行訓練。 在matlab中,可以利用: indices crossvalind Kfold ,x, ...

2016-03-22 18:14 0 13312 推薦指數:

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超參數、驗證集和K-交叉驗證

本文首發自公眾號:RAIS ​前言 本系列文章為 《Deep Learning》 讀書筆記,可以參看原書一起閱讀,效果更佳。 超參數 參數:網絡模型在訓練過程中不斷學習自動調節 ...

Thu Apr 02 16:21:00 CST 2020 0 1151
模型選擇的方法:AIC,k-交叉驗證

AIC 此處模型選擇我們只考慮模型參數數量,不涉及模型結構的選擇。 很多參數估計問題均采用似然函數作為目標函數,當訓練數據足夠多時,可以不斷提高模型精度,但是以提高模型復雜度為代價的,同時帶來一個 ...

Sun Jul 30 20:27:00 CST 2017 0 2058
[深度概念]·K-Fold 交叉驗證 (Cross-Validation)的理解與應用

K-Fold 交叉驗證 (Cross-Validation)的理解與應用 我的網站 1.K-Fold 交叉驗證概念 在機器學習建模過程中,通行的做法通常是將數據分為訓練集和測試集。測試集是與訓練獨立的數據,完全不參與訓練,用於最終模型的評估。在訓練過程中,經常會出現過擬合的問題,就是模型 ...

Tue Mar 19 20:47:00 CST 2019 0 8329
k交叉驗證

K交叉驗證(k-fold cross-validation)首先將所有數據分割成K個子樣本,不重復 ...

Wed Jun 06 04:47:00 CST 2018 0 6938
K交叉驗證

k 交叉驗證k-fold cross validation) 靜態的「留出法」對數據的划分方式比較敏感,有可能不同的划分方式得到了不同的模型。「k 交叉驗證」是一種動態驗證的方式,這種方式可以降低數據划分帶來的影響。具體步驟如下: 將數據集分為訓練集和測試集,將測試集放在一邊 將訓練集 ...

Sat Sep 25 04:14:00 CST 2021 0 138
K交叉驗證

交叉驗證的思想   交叉驗證主要用於防止模型過於復雜而引起的過擬合,是一種評價訓練數據的數據集泛化能力的統計方法。其基本思想是將原始數據進行划分,分成訓練集和測試集,訓練集用來對模型進行訓練,測試集用來測試訓練得到的模型,以此來作為模型的評價指標。 簡單的交叉驗證   將原始數據D按比例划分 ...

Sun Jun 02 04:59:00 CST 2019 0 2668
K交叉驗證

在機器學習領域,特別是涉及到模型的調參與優化部分,k交叉驗證是一個經常使用到的方法,本文就結合示例對它做一個簡要介紹。 該方法的基本思想就是將原訓練數據分為兩個互補的子集,一部分做為訓練數據來訓練模型,另一部分做為驗證數據來評價模型。(以下將前述的兩個子集的並集稱為原訓練集,將它的兩個互補子集 ...

Wed Feb 12 23:00:00 CST 2020 0 5041
k-交叉驗證KFold

交叉驗證的原理放在后面,先看函數。 設X是一個9*3的矩陣,即9個樣本,3個特征,y是一個9維列向量,即9個標簽。現在我要進行3交叉驗證。 執行kFold = KFold(n_splits=3) :其中KFold是一個類,n_split=3表示,當執行KFold的split函數后,數據集 ...

Tue Aug 06 05:10:00 CST 2019 0 8231
 
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