Python-sklearn包中StratifiedKFold和KFold生成交叉驗證數據集的區別
一、StratifiedKFold及KFold主要區別及函數參數KFold交叉采樣：將訓練/測試數據集划分n_splits個互斥子集，每次只用其中一個子集當做測試集，剩下的（n_splits-1）作為訓練集，進行n_splits次實驗並得到n_splits個結果。注：對於不能均等分的數據集，前 ...
原文：StratifiedKFold和KFold的區別（幾種常見的交叉驗證）
一 交叉驗證的定義 交叉驗證即把得到的樣本數據進行切分，組合為不同的訓練集和測試集，用訓練集來訓練模型，用測試集來評估模型預測的好壞。交叉驗證通過重復使用數據，多次切分可得到多組不同的訓練集和測試集，某次訓練集中的某樣本在下次可能成為測試集中的樣本，即所謂 交叉 。 通常在數據量不大，或者想要減少過擬合的時候用到。 二 幾種常用的交叉驗證對比 .sklearn.train split test 通 ...
2021-01-19 20:31 0 672 推薦指數：
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