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)。
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