K折交叉验证与模型评估

K折交叉验证的原理

见 https://www.jianshu.com/p/284581d9b189

模型评估

当使用十折交叉验证时，每次训练集为90%的数据，测试集为10%的数据。用这10%数据，我们可以计算出衡量误差的指标（例如RMSE），并且，我们还能得到10组对应测试集的预测值。接下来我们需要用这些数据做两件事情：

计算10个RMSE值的均值和标准差。K折交叉验证使用的是数据的随机部分，所以每次得到的误差值不应该变化太大。如果误差的标准差过大，说明我们的模型（和特征，超参数等）无法在测试集中获得稳定的预测结果。
将10组预测值合并为一组。例如，如果你有1000个样本点，那么使用10折交叉验证（每次使用1000/10=100个作为测试集），你会得到10组预测值，其中每组100个值，一共10*100=1000个预测值。将它们合并为一个向量后，你就得到了1000个预测值，而且它们是一一对应原始的1000个样本点的，我们把这组预测值称为oof(out-of-folds)预测值。使用oof与整个训练集（1000个样本点）的类标号列（常称为train_y），我们就可以对于整个数据集计算RMSE，使用该结果来作为模型评估的指标

代码实现

挖坑待填

参考资料

https://stats.stackexchange.com/questions/161491/how-to-evaluate-the-final-model-after-k-fold-cross-validation

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