【问题标题】:Which model should k-fold cross validation return?k-fold 交叉验证应该返回哪个模型?
【发布时间】:2016-11-01 05:33:16
【问题描述】:

我读过一些关于 k-fold 交叉验证的文章。我知道它将每个模型的性能测量为一个数字并返回平均值。但是我仍然不知道,结果返回了 k 个模型中的哪一个。或者根本没有返回模型?还是结果是所有数据的模型?

【问题讨论】:

    标签: machine-learning


    【解决方案1】:

    交叉验证用于衡量模型性能。您可以使用它生成的任何 k 个模型作为您的模型来启动。但通常根据我的经验,我们实际上不使用它们中的任何一个。

    一旦我们使用交叉验证来评估模型性能并最终确定超参数,我们就会使用所有可用数据来训练另一个模型。那个被用作启动候选。

    【讨论】:

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