5種常用的交叉驗證技術，保證評估模型的穩定性

  Kaggle的數據科學黑客大會最有趣和最具挑戰性的一件事是：在公共和私有的排行榜中，努力保持同樣的排名。當我的結果在一個私有的排行榜進行驗證時，我就失去了共有的排名。   你有沒有想過是什麼原因導致了這些排名的高差異?換句話說，爲什麼一個模型在私有排行榜上評估時會失去穩定性? 在本文中，我們將討論可能的原因。我們還將學習交叉驗證和執行它的各種方法。 模型的穩定性? 總是需要驗證你的機器學習模型

>>阅读原文<<