5折交叉验证_交叉验证的方法主要分为哪些？

问题引入

交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择(model selection)。

问题解答

这里主要给出交叉验证几种常见的分类：

1.Holdout验证
严格意义上来说的话，这个不算是交叉验证，因为根本没有用到交叉。首先，我们随机的将样本数据分为两部分（比如：70%的训练集，30%的测试集），然后用训练集来训练模型，在测试集上验证模型及参数。

2.K折交叉验
也是经常会用到的一种方法。主要思想是将数据集划分为互斥的K个集合，用K-1个集合做训练，然后剩下的一个做验证，这里不做过多的解释。

3.留一交叉验证
假设有N个训练样本，它的思想是每次选择N-1个样本来训练数据，留一个样本来验证模型预测的好坏。此方法主要用于样本量非常少的情况，比如对于普通适中问题，当样本小于50时，我一般采用留一交叉验证。

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