【问题标题】:Does K-Fold Cross Validation use all K-1 fold in each training step in Classification?K-Fold 交叉验证是否在分类的每个训练步骤中使用所有 K-1 折叠?
【发布时间】:2019-05-21 08:37:31
【问题描述】:

K-Fold 交叉验证是否在每个训练步骤中使用所有 K-1 折?如果我有一个折叠 A,B,CD 并且我在 k-k+1 步骤中使用 D 作为我的测试折叠,将我使用 A + B + C 作为我的训练数据?

【问题讨论】:

  • 您在解决什么类型的问题?分类,回归?

标签: machine-learning cross-validation


【解决方案1】:

是的,基本上步骤如下:

  1. 将整个数据分成 k 折(可选随机洗牌后)
  2. 拿出一组作为测试集。
  3. 在剩余的组上训练模型。
  4. 在测试集上评估模型。

【讨论】:

  • 好的。因此,如果涉及 10 个步骤,则每个样本数据将被使用 9 次。
  • 如果你的意思是 10 折,那么是的。
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