第一篇文章
这是我的第一篇文章,以此进行留念。
K折交叉验证
引言在机器学习和数据科学领域，模型评估是整个建模过程中至关重要的环节。一个模型在训练数据上表现良好并不意味着它在新数据上也能有同样出色的表现。为了准确评估模型的泛化能力，我们需要使用可靠的验证技术。K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）就是其中最常用、最有效的方法之一。 为什么需要交叉验证传统训练-测试分割的局限性在传统的机器学习流程中，我们通常将数据集分为训练集和测试集（比如80%-20%分割）。然而，这种方法存在几个问题： 数据利用率低：测试集的数据在训练过程中完全未被使用； 评估结果不稳定：不同的数据分割可能导致完全不同的评估结果； 小数据集问题：当数据集较小时，测试集可能无法代表整体数据分布。 交叉验证的优势交叉验证通过系统性地重复使用数据来解决上述问题： 更高的数据利用率：每个样本都会被用于训练和验证； 更稳定的评估结果：通过多次验证取平均，减少随机性影响； 更好的模型选择：为超参数调优提供可靠的性能指标。 K折交叉验证的详细原理K折交叉验证将原始数据集随机分成K个大小相等（或近似相等）的子集，称为”折”（folds）。然后进行K次训练和...