我要评论1. 交叉验证
交叉验证（cross validation）是一种用于评估机器学习模型性能的统计方法，它通过将数据集划分为多个子集，通过重复训练和验证过程来评估模型的泛化能力。交叉验证能够有效地避免模型过拟合，并提供更可靠的模型性能评估。常见的交叉验证方法有简单交叉验证（simple cross-validation）、k折交叉验证（k-fold cross-validation）、留一法交叉验证（leave-one-out cross-validation,loocv）和留p法交叉验证（leave-p-out cross validation，lpo-cv）。
1.1 简单交叉验证
简单交叉验证（ simple cross-validation）通常是指在机器学习模型评估过程中，通过一次随机划分数据集为训练集和测试集来评估模型性能的一种方法。它也是交叉验证的一种基本形式。
在简单交叉验证中，数据集被随机划分为两个互斥的子集：
训练集（training set）：用于训练机器学习模型。
测试集（test set）：用于评估模型性能。
步骤：
1.数据集划分：将原始数据集按照一定的比例随机划分为训练集和测试集，常见的划分比例是70:30或80:20。
2.模型训练：使用训练集训练机器学习模型。
3.模型评估：使用测试集评估模型性能，通过计算预测结果和实际结果之间的误差来评估模型的准确性。
代码示例：
发表评论