【模型评估_方法_交叉验证法】

发布网友发布时间：2024-10-04 00:11

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热心网友时间：2024-10-04 08:48

本文将继续探讨模型评估的重要工具——交叉验证法。在掌握留出法和自助法之后，我们深入理解这一实用策略。首先，交叉验证是通过将数据集D划分为k个相等或大小相近的子集，如常见的10折划分，每次从k个子集中选择k-1个进行训练，剩余一个作为测试，重复k次，每轮的测试结果平均，以得到更为准确的模型性能评估。

对于分类任务，有几种特定的交叉验证方法可供选择，如KFold（k折）、StratifiedKFold（分层采样）、ShuffleSplit（随机分组）以及针对分组数据的GroupKFold等。重复k折交叉验证（RepeatedKFold）和分层重复交叉验证（RepeatedStratifiedKFold）则是为了提高结果的稳定性。

除了数据划分，还有两个常用的评估函数：cross_val_score用于计算模型在不同划分下的表现，而cross_validate则提供了模型训练和评估的一站式解决方案。它们之间的关键区别在于，cross_val_score更侧重于评估，而cross_validate则包含完整的训练和评估流程。

最后，GridSearchCV常常与交叉验证结合使用，用于寻找最佳超参数组合，以进一步提升模型性能。通过以上介绍，我们对交叉验证法有了更全面的认识，它在模型评估中扮演了至关重要的角色。