模型評估與選擇--交叉驗證學習和 scikit-learn交叉驗證

交叉驗證：重複的使用數據，把得到的樣本數據進行切分，組合爲不同的訓練集和測試集，用訓練集來訓練模型，用測試集來評估模型預測的好壞。交叉驗證用在數據不是很充足的時候。 交叉驗證的作用 交叉驗證用於評估模型的預測性能，尤其是訓練好的模型在新數據上的表現，可以在一定程度上減小過擬合 可以從有限的數據中獲取儘可能多的有效信 交叉驗證常見形式 簡單交叉驗證：隨機的將樣本數據分爲兩部分（比如： 70%的訓練集

>>阅读原文<<