K折交叉驗證
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 ...
原文：K折交叉驗證的目的
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，由全部的訓練數據重新訓練。 目的在模型選擇，而非模型訓練調整參數。 ...
2020-09-15 17:54 0 932 推薦指數：
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