简述k折交叉验证与留一法
答：1.留一法（Leave-One-OutCrossValidation，LOOCV）：这是最简单的交叉检验方法，它将数据集中的每个样本都作为验证集，其余样本作为训练集。然后计算每个样本的误差平方和（SSE），并取平均值作为最终结果。2.K折交叉验证（K-FoldCrossValidation）：这种方法将数据集分成K个等大小的子集，每次将其中一个...
答：常见的交叉验证方法有：简单交叉验证、k折交叉验证和留一交叉验证。1.简单交叉验证(Simple Cross Validation)：将数据集随机划分成两部分，一部分作为训练集，另一部分作为测试集。简单交叉验证的缺点在于只能评估一次模型性能，结果会受到数据划分的影响。2.k折交叉验证(k-Fold Cross Validation)：将数据集...
答：交叉验证的作用:将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集来训练模型，另一部分做为测试集来评价模型。方法:1.留出法（holdoutcrossvalidation）2.k折交叉验证（k-foldcrossvalidation）二、交叉验证的作用？交叉验证的作用:将原始数据（dataset）进来训练模型，另一部分做为测试集来评价模型。方法a...
答：交叉验证法的形式：1、留出法 直接将数据集划分为两个互斥的集合，一个作为训练集，一个作为测试集。这种方法简单快速，但可能受到数据划分的影响，而且不能充分利用所有数据。一般要采用多次随机划分、重复实验评估后取平均值作为留出法的评估结果。2、k折交叉验证 将数据集分成k个大小相似的互斥子集，并...
答：算法验证的好坏主要取决于k的取值,通常取k=10,所以算法又称为“十折交叉验证”,其示意图如下。相比留出法,交叉验证显然更加稳定与公平。 当k=m这种特殊情况时,每个样本被视为一个自己,则可称评估方法为 留一法 (LOO),该方法不受样本顺序随机的影响,所以结果会更加准确。但若数据集过大,样本过多,计算时间会...
答：可以。SPSS:交叉验证（简单交叉验证、k折交叉验证、留一法）。针对经验风险最小化算法的过拟合的问题，会有交叉验证的方法。
答：一些研究使用常见的验证方法,例如留一法交叉验证[8]。为增加训练数据,一些研究采用了随即裁剪、调整大小、平移、沿任一轴翻转的数据增强方法。数据集包括了阴性和阳性图像的结果。 目前已经有53项研究使用了AI来检测恶性和癌前肠道病变(表1)。从方法学上看,其中大部分(48项)集中在内镜上,3项研究使用了提取自电子...
答：两种交叉检验的原理是两者之间量的多少引起的现象不一样，根据不同的现象来检验。
答：K折交叉验证的过程就是上图所示,不再赘述。 关于K的选择需要说明: 当 K=1 时,即所有训练样本都作为训练样本,这种情况相当于没有交叉验证,跟只有训练集和测试集的情况一样; 当 K=N 时(N是训练集的样本总数,不包括测试集),即每次只留1个样本作为验证集,N-1个作为训练集,这种方法称为留一法(LOOCV,Leave...
网友评论：
暴竖18923819639：
留一法交叉验证和普通交叉验证有什么区别 -
21224佘庄
： 留一法交叉验证:假设有n个样本,将每一个样本作为测试样本,其它n-1个样本作为训练样本.这样得到n个分类器,n个测试结果.用这n个结果的平均值来衡量模型的性能.普通交叉验证:我理解的是k倍交叉验证(k-fold cross validation):将所有样本分成k份,一般每份样本的数量相等或相差不多.取一份作为测试样本,剩余k-1份作为训练样本.这个过程重复k次,最后的平均测试结果可以衡量模型的性能.
暴竖18923819639：
交叉验证的作用? -
21224佘庄
： 交叉验证的作用: 将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集来训练模型,另一部分做为测试集来评价模型. 方法: 1. 留出法 (holdout cross validation) 2. k 折交叉验证(k-fold cross validation)
暴竖18923819639：
svm交叉验证是把数据集分成10份还是训练集分成10份 -
21224佘庄
： 你说的应该是10折交叉验证,是指把数据集分成10份. 机器学习中k折交叉验证是指将数据集分成k份(可以随机切分,也可以按时间切分,但需要确保训练集和测试集同分布),然后,选择一份作为测试集,剩下的k-1份作为训练集,训练完模型后计算一下损失值;接着换另一份作为测试集,剩下的k-1份作为训练集,再训练一个模型,计算一下损失值;类似这样依次选择每一份作为测试集;最后将不同测试集对应的损失值求平均,就得到了最终的模型评价指标.
暴竖18923819639：
请教libsvm中交叉验证 -
21224佘庄
： 各位老师,在此想请问一个关于libsvm中参数设置问题 model_rbf=svmtrain(YTrain, XTrain, '-s 0 -t 2 -c 1 -g 0.1'); 这个程序没有问题 现在要对参数c和g进行5折交叉验证 对应程度如下:model_rbf=svmtrain(YTrain, XTrain, '-s 0 -t 2 -c 1 -g 0.1 -v 5'...
暴竖18923819639：
参数辨识以后应该怎么验证 -
21224佘庄
： 可以啊,MATLAB里面的ident工具箱就是专门用来做辨识的,你只需要把输入输出的数据给它,然后设置好参数(采样时间,传递函数阶数,有无零点,有无延迟,极点类型等),然后就会计算出传递函数的参数,不需要编程,我记得这个工具...
暴竖18923819639：
r 怎么做leave - one - out检验 -
21224佘庄
： weka严格的说并没有专门的设置 Leave one out的验证方法,但是有K-折交叉验证. 但是你可以想想K-折交叉验证:把数据集分成K份,然后K-1份训练,1份验证. 如果你设置K为全部的样本数,那就相当于每份只有一个,间接的实现了Leave one out的验证.
