R機器學習之交叉驗證改善模型

什麼事交叉驗證 交叉驗證就是保留一部分樣本集不用於訓練模型，而用於預測。python 交叉驗證的方法 50%測試集，50%訓練集 缺點：只用一半數據集訓練有可能丟失有用信息，即高誤差 留一法 2.1使用全部數據點，具備較低誤差 2.2 遞歸執行n次交叉驗證，較高執行時間 2.3在測試集上容易產生高方差，由於一旦這個做爲測試集的點是個異常點，那就over！web k-摺疊交叉驗證 k-摺疊交叉驗證解

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