交叉驗(yàn)證(Cross-validation)是一種常用的模型評(píng)估方法,它的目的是評(píng)估模型的泛化能力,即模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。交叉驗(yàn)證將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集,在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型,在測(cè)試集上測(cè)試模型性能,以此來評(píng)估模型的性能。常見的交叉驗(yàn)證方法包括k折交叉驗(yàn)證、留一法交叉驗(yàn)證等。
具體來說,k折交叉驗(yàn)證將數(shù)據(jù)集劃分為k個(gè)互不重疊的子集,每次用其中一個(gè)子集作為測(cè)試集,剩下的k-1個(gè)子集作為訓(xùn)練集,在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型,在測(cè)試集上測(cè)試模型性能,重復(fù)k次,每次選取一個(gè)不同的子集作為測(cè)試集,最終得到k個(gè)模型的性能評(píng)估結(jié)果。留一法交叉驗(yàn)證是一種特殊的k折交叉驗(yàn)證,其中k等于數(shù)據(jù)集的大小,每次用一個(gè)樣本作為測(cè)試集,其余的樣本作為訓(xùn)練集,重復(fù)n次,最終得到n個(gè)模型的性能評(píng)估結(jié)果。
交叉驗(yàn)證的目的是評(píng)估模型的泛化能力,通過將數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集和測(cè)試集,可以避免模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上過度擬合,并且可以使用測(cè)試數(shù)據(jù)來評(píng)估模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。交叉驗(yàn)證可以減小模型評(píng)估的偏差和方差,提高模型評(píng)估的準(zhǔn)確性和可靠性,是機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估中不可或缺的一環(huán)。