交叉验证
2015-06-23 16:02
253 查看
交叉验证(Cross validation),有时亦称循环估计, 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析, 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。交叉验证是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力(generalize),
交叉验证一般要尽量满足:
1)训练集的比例要足够多,一般大于一半
2)训练集和测试集要均匀抽样
交叉验证主要分成以下几类:
1)k-folder cross-validation:
k个子集,每个子集均做一次测试集,其余的作为训练集。交叉验证重复k次,每次选择一个子集作为测试集,并将k次的平均交叉验证识别正确率作为结果。
优点:所有的样本都被作为了训练集和测试集,每个样本都被验证一次。10-folder通常被使用。
2)K * 2 folder cross-validation
是k-folder cross-validation的一个变体,对每一个folder,都平均分成两个集合s0,s1,我们先在集合s0训练用s1测试,然后用s1训练s0测试。
优点是:测试和训练集都足够大,每一个个样本都被作为训练集和测试集。一般使用k=10
3)least-one-out cross-validation(loocv)
假设dataset中有n个样本,那LOOCV也就是n-CV,意思是每个样本单独作为一次测试集,剩余n-1个样本则做为训练集。
优点:
1)每一回合中几乎所有的样本皆用于训练model,因此最接近母体样本的分布,估测所得的generalization error比较可靠。
2)实验过程中没有随机因素会影响实验数据,确保实验过程是可以被复制的。
但LOOCV的缺点则是计算成本高,为需要建立的models数量与总样本数量相同,当总样本数量相当多时,LOOCV在实作上便有困难,除非每次训练model的速度很快,或是可以用平行化计算减少计算所需的时间。
-------十折交叉验证:10-fold cross validation-------
英文名叫做10-fold cross-validation,用来测试算法准确性。是常用的测试方法。将数据集分成十分,轮流将其中9份作为训练数据,1份作为测试数据,进行试验。每次试验都会得出相应的正确率(或差错率)。10次的结果的正确率(或差错率)的平均值作为对算法精度的估计,一般还需要进行多次10折交叉验证(例如10次10折交叉验证),再求其均值,作为对算法准确性的估计。
之所以选择将数据集分为10份,是因为通过利用大量数据集、使用不同学习技术进行的大量试验,表明10折是获得最好误差估计的恰当选择,而且也有一些理论根据可以证明这一点。但这并非最终诊断,争议仍然存在。而且似乎5折或者20折与10折所得出的结果也相差无几。
参考:fuliang
http://www.zhizhihu.com/html/y2010/2245.html | 丕子
交叉验证一般要尽量满足:
1)训练集的比例要足够多,一般大于一半
2)训练集和测试集要均匀抽样
交叉验证主要分成以下几类:
1)k-folder cross-validation:
k个子集,每个子集均做一次测试集,其余的作为训练集。交叉验证重复k次,每次选择一个子集作为测试集,并将k次的平均交叉验证识别正确率作为结果。
优点:所有的样本都被作为了训练集和测试集,每个样本都被验证一次。10-folder通常被使用。
2)K * 2 folder cross-validation
是k-folder cross-validation的一个变体,对每一个folder,都平均分成两个集合s0,s1,我们先在集合s0训练用s1测试,然后用s1训练s0测试。
优点是:测试和训练集都足够大,每一个个样本都被作为训练集和测试集。一般使用k=10
3)least-one-out cross-validation(loocv)
假设dataset中有n个样本,那LOOCV也就是n-CV,意思是每个样本单独作为一次测试集,剩余n-1个样本则做为训练集。
优点:
1)每一回合中几乎所有的样本皆用于训练model,因此最接近母体样本的分布,估测所得的generalization error比较可靠。
2)实验过程中没有随机因素会影响实验数据,确保实验过程是可以被复制的。
但LOOCV的缺点则是计算成本高,为需要建立的models数量与总样本数量相同,当总样本数量相当多时,LOOCV在实作上便有困难,除非每次训练model的速度很快,或是可以用平行化计算减少计算所需的时间。
-------十折交叉验证:10-fold cross validation-------
英文名叫做10-fold cross-validation,用来测试算法准确性。是常用的测试方法。将数据集分成十分,轮流将其中9份作为训练数据,1份作为测试数据,进行试验。每次试验都会得出相应的正确率(或差错率)。10次的结果的正确率(或差错率)的平均值作为对算法精度的估计,一般还需要进行多次10折交叉验证(例如10次10折交叉验证),再求其均值,作为对算法准确性的估计。
之所以选择将数据集分为10份,是因为通过利用大量数据集、使用不同学习技术进行的大量试验,表明10折是获得最好误差估计的恰当选择,而且也有一些理论根据可以证明这一点。但这并非最终诊断,争议仍然存在。而且似乎5折或者20折与10折所得出的结果也相差无几。
参考:fuliang
http://www.zhizhihu.com/html/y2010/2245.html | 丕子
相关文章推荐
- 网络通信框架Volley使用详细说明
- 自己动手学TCP/IP–http协议(http报文头)
- 201506231015_《Javascript权威指南(第六版)——作为命名空间的函数、闭包、 》(P181-193)
- 修改文件的所有者和访问权限
- 常见漏洞及处理方法
- 字典转模型
- cPanel添加域名(addondomain)时遇到问题:域名已经解析到其它IP
- 数据库学习之--Oracle 架构与MySQL架构对比
- 利用CSS3实现文本框的清除按钮相关的一些效果
- 类的const、static、const static成员初始化位置及其他需要注意的问题
- http://blog.csdn.net/wangshione/article/details/8491098
- enum类型变量的使用和赋值
- Codeforces #268 Div 1 简要题解
- Dll导出表Hook
- AndroidStudio设置与eclipse相同的快捷键
- 16.修改学生结构体数据
- Android组建6:android中关闭所有的Activity
- JavaScript之正则表达式
- CloudXNS试用
- HBASE 0.98版本安装,一步曲:编译HADOOP 2.2.0 x64版本