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 ...

在機器學習領域，特別是涉及到模型的調參與優化部分，k折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 ...

k 折交叉驗證（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 折交叉驗證」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 ...

K折交叉驗證，其主要 的目的是為了選擇不同的模型類型（比如一次線性模型、非線性模型），而不是為了選擇具體模型的具體參數。比如在BP神經網絡中，其目的主要為了選擇模型的層數、神經元的激活函數、每層模型的神經元個數（即所謂的超參數）。每一層網絡神經元連接的最終權重是在模型選擇（即K折交叉驗證）之后 ...

五折交叉驗證： 把數據平均分成5等份，每次實驗拿一份做測試，其余用做訓練。實驗5次求平均值。如上圖，第一次實驗拿第一份做測試集，其余作為訓練集。第二次實驗拿第二份做測試集，其余做訓練集。依此類推~ 但是，道理都挺簡單的，但是代碼我就不會寫，比如我怎么把數據平均分成5份 ...

KFold（n_split, shuffle, random_state） 　　參數：n_splits:要划分的折數 　　　　　shuffle: 每次都進行shuffle，測試集中折數的總和就是訓練集的個數 　　　　　random_state:隨機狀態 from ...

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 ...

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-1個包 ...