可以看下这个博客 http://blog.csdn.net/hlx371240/article/details/41730579 k-fold cross validation实现： http://blog.csdn.net/enjolras_fuu/article/details/72190139 ...
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2017-10-29 16:40:36
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1. 在保留交叉验证（hand-out cross validation）中，随机将训练样本集分成训练集（training set）和交叉验证集（cross validation set）,比如分别占70%，30%。然后使用模型在训练集上学习得到假设。最后使用交叉验证集对假设进行验证，看预测的是否准 ...
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2017-10-27 19:53:40
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1、交叉验证 交叉验证（Cross validation)，交叉验证用于防止模型过于复杂而引起的过拟合.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 ...
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2017-10-18 00:21:54
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PRML中首章绪论的模型选择，提到两个方法： 1、交叉验证（Cross-Validation） 2、赤池信息准则（Akaike Information Criterion），简称：AIC。 交叉验证是模型选择的一种方法，若有模型选择问题，就可以用交叉验证。例如做线性回归，你有 10 个变量，就有 （ ...
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2017-08-27 17:02:06
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交叉验证 写一个函数，实现交叉验证功能，不能用sklearn库。 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 ...
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2017-08-02 11:55:33
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来源：lantian0802的专栏 blog.csdn.net/lantian0802/article/details/38333479 一、基础概念 1、10折交叉验证，英文名是10-fold cross-validation，用来测试算法的准确性。是常用的测试方法。将数据集分成10份。轮流将其中 ...
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2017-07-26 14:39:07
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#获取数据 from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() data=iris.data target=iris.target #选定训练集和测试集 from sklearn.cross_validation import train_ ...
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2017-07-02 18:29:44
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在我们比赛的算法中，我们使用了交叉验证方法来筛选比较重要的特征，现在我们来了解一下什么是交叉验证(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 ...
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2017-06-24 21:04:47
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1.介绍 有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量： estimator的score方法：sklearn中的estimator都具有一个score方法，它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。 Scoring参数：使用cross-validation的模型评估工具，依赖于内部的scoring策略。见下 ...
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2017-06-08 21:28:47
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參考：http://scikit-learn.org/stable/model_selection.html 有待翻译，敬请期待： 3.1. Cross-validation: evaluating estimator performance 翻译文章參考：http://blog.csdn.net/ ...
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2017-05-30 13:07:30
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