K折交叉驗(yàn)證算法通常使用數(shù)據(jù)集中的大部分?jǐn)?shù)據(jù)作為**訓(xùn)練集**。

K折交叉驗(yàn)證是一種評(píng)估模型性能的統(tǒng)計(jì)方法，它涉及將數(shù)據(jù)集分成K個(gè)子集，每個(gè)子集大致等大。在K折交叉驗(yàn)證過程中，其中一個(gè)子集被留作測(cè)試集，而其余的K-1個(gè)子集合并起來(lái)形成訓(xùn)練集。這個(gè)過程會(huì)重復(fù)K次，每次選擇不同的子集作為測(cè)試集，以確保每個(gè)樣本都有機(jī)會(huì)作為測(cè)試集和訓(xùn)練集的一部分。這種方法可以有效地評(píng)估模型對(duì)新數(shù)據(jù)的泛化能力，因?yàn)樗紤]了數(shù)據(jù)集的多個(gè)子集。具體步驟如下：

1. 數(shù)據(jù)劃分：原始數(shù)據(jù)集被平均分成K個(gè)子集。這些子集通常具有相似的數(shù)據(jù)分布，以確保訓(xùn)練過程的穩(wěn)定性。
2. 模型訓(xùn)練：在每次迭代中，K-1個(gè)子集被合并用作訓(xùn)練集，剩下的一個(gè)子集用作驗(yàn)證集。模型在訓(xùn)練集上進(jìn)行訓(xùn)練。
3. 模型驗(yàn)證：訓(xùn)練好的模型在保留的驗(yàn)證集上進(jìn)行測(cè)試，以評(píng)估模型的性能。
4. 性能匯總：重復(fù)上述過程K次，每次都使用不同的子集作為驗(yàn)證集。最后，將所有迭代的結(jié)果平均，得到模型的整體性能估計(jì)。
5. 模型選擇：如果有多個(gè)模型需要比較，可以根據(jù)K折交叉驗(yàn)證的結(jié)果選擇表現(xiàn)最佳的模型。
6. 最終測(cè)試：一旦選擇了最佳模型，可以在未參與交叉驗(yàn)證的獨(dú)立測(cè)試集上進(jìn)行最終測(cè)試，以驗(yàn)證模型的泛化能力。

總的來(lái)說(shuō)，K折交叉驗(yàn)證的優(yōu)勢(shì)在于它能夠更全面地利用數(shù)據(jù)集，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都有機(jī)會(huì)參與訓(xùn)練和測(cè)試，從而提高了評(píng)估的準(zhǔn)確性。此外，它還可以減少由于數(shù)據(jù)劃分方式不同而導(dǎo)致的評(píng)估結(jié)果波動(dòng)。然而，這種方法的缺點(diǎn)是計(jì)算成本較高，因?yàn)樾枰啻斡?xùn)練模型。此外，如果數(shù)據(jù)集太小，K折交叉驗(yàn)證可能不夠穩(wěn)定，因?yàn)槊看蔚臏y(cè)試集只有總數(shù)據(jù)集的一小部分。

審核編輯 黃宇