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交叉验证方法

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发表于 2017-7-12 22:20:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
 如何计算准确率?最简单的方法是通过一组训练集和测试集,训练集通过训练得到模型,将测试集输入模型得到测试结果,将测试结果和测试集的真实标签进行比较,得到准确率。
  在机器学习领域一个常用的方法是交叉验证方法。一组数据不分成2份,可能分为10份,
  第1次:第1份作为测试集,剩余9份作为训练集;
  第2次:第2份作为测试集,剩余9份作为训练集;
  ……
  这样经过10次训练,得到10组准确率,将这10组数据求平均值得到平均准确率的结果。这里10是特例。一般意义上将数据分为k份,称该算法为K-fold cross validation,即每一次选择k份中的一份作为测试集,剩余k-1份作为训练集,重复k次,最终得到平均准确率,是一种比较科学准确的方法。

该用户从未签到

发表于 2017-8-7 00:48:44 | 显示全部楼层
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