參數估計的交叉驗證重點基礎知識點_第1頁
參數估計的交叉驗證重點基礎知識點_第2頁
參數估計的交叉驗證重點基礎知識點_第3頁
參數估計的交叉驗證重點基礎知識點_第4頁
全文預覽已結束

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

參數估計的交叉驗證重點基礎知識點一、交叉驗證概述1.交叉驗證定義交叉驗證是一種評估模型性能的方法，通過將數據集劃分為訓練集和驗證集，對模型進行多次訓練和評估，以獲得更可靠的模型性能估計。2.交叉驗證類型常見的交叉驗證類型有：k折交叉驗證、留一交叉驗證、分層交叉驗證等。3.交叉驗證優勢交叉驗證可以減少模型評估的偏差，提高模型泛化能力，避免過擬合。二、k折交叉驗證1.k折交叉驗證原理將數據集劃分為k個子集，每次留出一個子集作為驗證集，其余k1個子集作為訓練集，重復k次，每次選取不同的子集作為驗證集，取k次評估結果的平均值作為模型性能。2.k折交叉驗證步驟a.將數據集劃分為k個子集。b.循環k次：i.隨機選取一個子集作為驗證集。ii.將其余k1個子集合并為訓練集。iii.在訓練集上訓練模型，在驗證集上評估模型性能。c.取k次評估結果的平均值作為模型性能。3.k折交叉驗證注意事項a.選擇合適的k值，k值過小可能導致評估結果不穩定，k值過大可能導致計算復雜度增加。b.確保每個子集具有代表性，避免數據不平衡。三、留一交叉驗證1.留一交叉驗證原理將數據集劃分為n個子集，每個子集包含一個樣本，其余樣本作為訓練集，在訓練集上訓練模型，在對應的子集上評估模型性能。2.留一交叉驗證步驟a.將數據集劃分為n個子集。b.循環n次：i.選取一個子集作為驗證集。ii.將其余n1個子集合并為訓練集。iii.在訓練集上訓練模型，在驗證集上評估模型性能。c.取n次評估結果的平均值作為模型性能。3.留一交叉驗證注意事項a.適用于樣本量較小的情況，計算復雜度較高。b.模型評估結果可能過于保守，泛化能力較差。四、分層交叉驗證1.分層交叉驗證原理在k折交叉驗證的基礎上，將數據集按照類別或標簽進行分層，確保每個類別在訓練集和驗證集中都有代表性。2.分層交叉驗證步驟a.將數據集按照類別或標簽進行分層。b.將每個類別劃分為k個子集。c.循環k次：i.隨機選取一個子集作為驗證集。ii.將其余k1個子集合并為訓練集。iii.在訓練集上訓練模型，在驗證集上評估模型性能。d.取k次評估結果的平均值作為模型性能。3.分層交叉驗證注意事項a.適用于類別不平衡的數據集。b.確保每個類別在訓練集和驗證集中都有代表性。五、交叉驗證應用1.評估模型性能通過交叉驗證，可以更準確地評估模型的泛化能力，避免過擬合。2.選擇最佳模型參數通過交叉驗證，可以找到最佳模型參數，提高模型性能。3.模型比較通過交叉驗證，可以比較不同模型的性能，選擇最優模型。六、交叉驗證是一種有效的模型評估方法，可以提高模型泛化能力，避免過擬合。在實際應用中，應根據數據集的特點選擇合適的交叉驗證方法，以達到最佳效果。[1]，.機器學習[M].北京：清華大學出版社，2018.[2]，趙六.交叉驗證在機器學習中的應用[J].計算機科學與應用

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論