过拟合与模型调优(part2)--重抽样技术

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重抽样技术
- k折交叉验证
- 重复训练/测试集划分
- Bootstrap方法

重抽样技术

Generally, resampling techniques for estimating model performance operate
similarly:

先用一个子样本去拟合模型，然后用其余的样本评估模型。这过程会重复多次，然后对结果进行汇总归纳，不同的重抽样技术的差别往往体现在怎么选取子样本上。

k折交叉验证

原理

在这个方法中，样本被随机划分为k个尺寸相当的子集。第一步，用除了第一个子集(第一折)之外的所有样本拟合模型，然后用该模型对预留出的第一折样本进行预测，并用其结果来评估模型。接下来，第一个子集被归还至训练集，第二个子集被预留出来进行模型评估，之后以此类推。这样得到的k个模型评估结果将进行汇总，然后基于此了解调优参数和模型表现之间的关系。

方法延伸

这种方法的一个变种是在生成k个划分时

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