引导者

## 10 折交叉验证### 简介在机器学习中，我们的目标是训练出能够很好地泛化到未见过数据的模型。为了评估模型的泛化能力，我们通常会将数据集分成训练集和测试集。然而，使用单一的训练/测试集划分可能会导致结果具有随机性，尤其是在数据集较小时。为了解决这个问题，我们可以使用交叉验证技术，其中

10 折交叉验证

是一种常用且有效的方法。### 什么是 10 折交叉验证？10 折交叉验证是一种重采样方法，它将数据集随机分成 10 个大小相等的子集（或称为“折”）。然后，该过程进行 10 次迭代，每次迭代使用其中 9 个子集作为训练集来训练模型，剩下的 1 个子集作为测试集来评估模型。具体步骤如下：1.

将数据集随机分成 10 个大小相等的子集。

2.

进行 10 次迭代，每次迭代执行以下操作：

将其中 9 个子集合并作为训练集。

使用训练集训练模型。

使用剩下的 1 个子集作为测试集评估模型性能。 3.

计算 10 次迭代的平均性能指标，作为模型的最终评估结果。

常用的性能指标包括准确率、精确率、召回率、F1 值等。### 10 折交叉验证的优点

降低了评估结果的方差。

相较于单一的训练/测试集划分，10 折交叉验证能够更全面地评估模型在不同数据子集上的性能，从而降低评估结果的随机性。

充分利用了数据。

10 折交叉验证允许模型在训练过程中使用几乎所有数据，这对于数据量较小的情况尤为有利。

有助于模型选择和参数调优。

可以通过比较不同模型或不同参数设置下 10 折交叉验证的性能，选择最佳的模型或参数。### 10 折交叉验证的缺点

计算成本较高。

10 折交叉验证需要训练和评估模型 10 次，这比单一的训练/测试集划分需要更多的计算资源和时间。### 总结10 折交叉验证是一种强大且常用的模型评估方法，能够有效降低评估结果的方差并充分利用数据。尽管计算成本较高，但在大多数情况下，10 折交叉验证带来的益处远远超过其成本，是机器学习实践中不可或缺的工具。

10 折交叉验证

简介在机器学习中，我们的目标是训练出能够很好地泛化到未见过数据的模型。为了评估模型的泛化能力，我们通常会将数据集分成训练集和测试集。然而，使用单一的训练/测试集划分可能会导致结果具有随机性，尤其是在数据集较小时。为了解决这个问题，我们可以使用交叉验证技术，其中 **10 折交叉验证** 是一种常用且有效的方法。

什么是 10 折交叉验证？10 折交叉验证是一种重采样方法，它将数据集随机分成 10 个大小相等的子集（或称为“折”）。然后，该过程进行 10 次迭代，每次迭代使用其中 9 个子集作为训练集来训练模型，剩下的 1 个子集作为测试集来评估模型。具体步骤如下：1. **将数据集随机分成 10 个大小相等的子集。** 2. **进行 10 次迭代，每次迭代执行以下操作：*** 将其中 9 个子集合并作为训练集。* 使用训练集训练模型。* 使用剩下的 1 个子集作为测试集评估模型性能。 3. **计算 10 次迭代的平均性能指标，作为模型的最终评估结果。** 常用的性能指标包括准确率、精确率、召回率、F1 值等。

10 折交叉验证的优点* **降低了评估结果的方差。** 相较于单一的训练/测试集划分，10 折交叉验证能够更全面地评估模型在不同数据子集上的性能，从而降低评估结果的随机性。 * **充分利用了数据。** 10 折交叉验证允许模型在训练过程中使用几乎所有数据，这对于数据量较小的情况尤为有利。 * **有助于模型选择和参数调优。** 可以通过比较不同模型或不同参数设置下 10 折交叉验证的性能，选择最佳的模型或参数。

10 折交叉验证的缺点* **计算成本较高。** 10 折交叉验证需要训练和评估模型 10 次，这比单一的训练/测试集划分需要更多的计算资源和时间。

总结10 折交叉验证是一种强大且常用的模型评估方法，能够有效降低评估结果的方差并充分利用数据。尽管计算成本较高，但在大多数情况下，10 折交叉验证带来的益处远远超过其成本，是机器学习实践中不可或缺的工具。