機器學習之交叉驗證

1.交叉驗證簡介 交叉驗證(Cross Validation) 是在機器學習建立模型和驗證模型參數時常用的方法。顧名思義，就是重複的使用數據，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，測試集來評估模型的好壞。在此基礎上可以得到多組不同的訓練集和測試集，某次訓練集中的樣本，在下次可能成爲測試集中的樣本，也就是所謂的交叉。 2.爲什麼用交叉驗證？ 交叉驗證用在數據量不是

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