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評估模型性能方法--數據分割
時間 2021-01-12
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1 保持方法 把原有數據集劃分成訓練集以及測試集(驗證集) 在訓練集上訓練之後在測試集上評估, 侷限在於數據集太少,訓練模型欠擬合以及測試集估計不準確 2 k-折交叉驗證 將數據集劃分爲k組,k-1作爲訓練集,1作爲測試集,k輪循環之後k的模型的測試結果的誤差平均值作爲評價模型的性能指標。(類似於模型融合的數據集角度) 優點: 信息充分利用 使用同樣的算法,計算方便 精度爲平均值,精度提升 留一法
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