K-fold vs. Monte Carlo cross-validation（K折交叉验证与蒙特卡洛交叉验证（MCCV））

1.K折交叉验证

单次k折交叉验证每一个数据顶多作为一次测试集（因为数据划分已经固定），对k-fold交叉验证运行的结果进行平均可以得到算法性能的(几乎)无偏估计，但方差很高；想要获得更多的切分方式：N次K折交叉验证（每次进行k折交叉验证时有不同的数据划分,共K*N个模型，取平均。

实现：

单次k折：sklearn.model_selection -kfold
多次k折：sklearn.model_selection-repeatedkfold

2.MCCV

蒙特卡罗交叉验证(MCCV) =重复随机子抽样验证(RRSSV)
MCCV进行多次随机划分，每一个数据可能多次作为测试集，因此划分方式更多样，但是偏差很大

即：样本可能在同一集合（训练集/测试集）中出现多次，这就是蒙特卡洛和k-fold交叉验证的主要区别。

实现：train_test_split（即留出法HOLD OUT）执行多次=MCCV

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K-fold vs. Monte Carlo cross-validation（K折交叉验证与蒙特卡洛交叉验证（MCCV））

1.K折交叉验证

实现：

2.MCCV

更多细节参考：

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