5折交叉验证_[Machine Learning] 模型评估—

首先区分两个概念：‘模型评估’ 与 ‘模型性能度量’

模型评估：这里强调的是如何划分和利用数据，对模型学习能力的评估，重点在数据的划分方法。 Keywords: 划分、利用数据
模型性能度量：是在研究模型对具体问题上的性能，如分类问题，回归问题…等。参考之前的介绍 Keywords: 具体问题的性能

这部分要讨论的问题是模型评估，根据上面定义的研究范围，模型评估就是在讲怎么划分和使用数据，首先，为什么要划分数据？答：机器学习模型需要通过数据来自动地学习和发现数据中的规律，我们把用来学习的数据称为训练数据集（Training Set），用来考试的（测试的）称为测试数据集（Test Set）。因此，给了一堆数据，我们就应该合理划分出训练集和测试集，至于怎么划分才算合理，就是这部分的重点了。

一、留出法（简单交叉验证）

直接将数据集随机地分为互斥的两部分（互相没有重复的两部分），一部分作为训练集，另一部分作为测试集。测试/训练集的划分尽量保持数据分布的一致性。其缺点：存在随机性，所以单次使用留出法的结果不够可靠和稳定，通常是取多次的均值。

二、K折交叉验证

将数据集划分为K个互斥的子集，每次取其中的K-1个子集作为训练集，剩下的1 个作为测试集，这样可以进行K次训练和测试。最终将K次测试的结果取平均值返回，作为最终的测试结果。

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