一.基本概述 用交叉驗證的目的是為了得到可靠穩定的模型。 消除測試集與訓練集選擇的不好，導致訓練的模型不好。 二.k折交叉驗證 K折交叉驗證，初始采樣分割成K個子樣本，一個單獨的子樣本被保留作為驗證模型的數據，其他K-1個樣本用來訓練。交叉驗證重復K次，每個子樣本驗證一次，平均K次 ...

訓練機器學習模型的關鍵一步是要評估模型的泛化能力。如果我們訓練好模型后，還是用訓練集取評估模型的性能，這顯然是不符合邏輯的。一個模型如果性能不好，要么是因為模型過於復雜導致過擬合(高方差)，要么是模型過於簡單導致導致欠擬合(高偏差)。可是用什么方法評價模型的性能呢？這就是這一節要解決的問題 ...

的相似性高於不同類別間樣本的相似性。聚類模型的評價指標如下： 1. Adjusted Rand Index ...

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機器學習技術在應用之前使用“訓練+檢驗”的模式（通常被稱作”交叉驗證“）。 預測模型為何無法保持穩定？ 讓我們通過以下幾幅圖來理解這個問題： 此處我們試圖找到尺寸（size）和價格（price）的關系。三個模型各自做了如下工 ...

一、決策樹不同算法信息指標： 發展過程：ID3 -> C4.5 -> Cart; 相互關系：ID3算法存在這么一個問題，如果某一個特征中種類划分很多，但是每個種類中包含的樣本個數又很少 ...

本文結構： 什么是交叉驗證法？ 為什么用交叉驗證法？ 主要有哪些方法？優缺點？ 各方法應用舉例？ 什么是交叉驗證法？ 它的基本思想就是將原始數據（dataset）進行分組，一部分做為訓練集來訓練模型，另一部分做為測試集來評價模型 ...

https://blog.csdn.net/qq_18343569/article/details/50036557 交叉驗證(Cross-Validation)的基本思想：將原數據進行分組，一部分做為訓練集，另一部分做為驗證集，首先用訓練集對不同參數的模型進行訓練，再利用驗證集來測試訓練 ...