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交叉验证后，在独立数据上测试模型是正常的

交叉验证是一种常用的机器学习模型评估方法，它可以帮助我们评估模型的泛化能力。在交叉验证过程中，我们将数据集分成若干个子集，然后使用其中的一部分作为训练集，剩余部分作为测试集，重复多次进行模型训练和测试。最后，将每次测试的结果进行平均，得到最终的评估结果。

交叉验证的优势在于可以更准确地评估模型的性能，避免了单次划分数据集可能带来的偶然性。通过多次重复训练和测试，可以更好地反映模型在不同数据集上的表现，提高评估结果的可靠性。

交叉验证在机器学习领域有广泛的应用场景，特别是在模型选择、参数调优和特征选择等方面。通过交叉验证，我们可以比较不同模型的性能，选择最优的模型；也可以通过调整模型的参数，找到最佳的参数组合；还可以通过交叉验证来评估不同特征子集的效果，选择最具有代表性的特征。

腾讯云提供了一系列与机器学习和数据分析相关的产品和服务，可以帮助用户进行交叉验证和模型评估。其中，腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcml）提供了丰富的机器学习算法和模型训练、部署的功能；腾讯云数据智能（https://cloud.tencent.com/product/tcdi）提供了数据分析和挖掘的工具和服务；腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）提供了多种人工智能相关的服务，如图像识别、语音识别等。

通过腾讯云的这些产品和服务，用户可以方便地进行交叉验证和模型评估，提高机器学习和数据分析的效率和准确性。

相关搜索:H2O AutoML错误测试/验证数据集有一个非分类列，该列在训练数据中是分类的 Word2Vec -具有高交叉验证分数的模型对测试数据的性能非常差为什么Angular验证是在组件/表单中进行的，而不是在域模型上执行一次？加载保存的模型后，在同一评估数据集上获得不同的精度在h2o AutoML上检索保持数据集的交叉验证性能(AUC)在使用训练-测试拆分后，我是否应该用整个数据集重新训练模型，以找到最佳的超参数？在列车数据上运行模型后，如何对测试数据应用逻辑回归在多个种子上使用K-折叠交叉验证来评估模型的正确方法是什么？在已经训练好的模型上评估测试数据的load_model给出的准确率非常低在训练、验证和测试中进行数据拆分，独立于受试者的10倍交叉验证？

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一文简述如何使用嵌套交叉验证方法处理时序数据

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数据集的划分--训练集、验证集和测试集

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深度 | 机器学习中的模型评价、模型选择及算法选择

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业界 | 似乎没区别，但你混淆过验证集和测试集吗？

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·K-Fold 交叉验证 (Cross-Validation)的理解与应用

测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。在训练过程中，经常会出现过拟合的问题，就是模型可以很好的匹配训练数据，却不能很好在预测训练集外的数据。...通常的做法是在训练数据再中分出一部分做为验证(Validation)数据，用来评估模型的训练效果。验证数据取自训练数据，但不参与训练，这样可以相对客观的评估模型对于训练集之外数据的匹配程度。...模型在验证数据中的评估常用的是交叉验证，又称循环验证。它将原始数据分成K组(K-Fold)，将每个子集数据分别做一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型。...交叉验证有效利用了有限的数据，并且评估结果能够尽可能接近模型在测试集上的表现，可以做为模型优化的指标使用。...我们为了防止在训练过程中，出现过拟合的问题，通行的做法通常是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。

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kfold交叉验证_SPSS交叉验证法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。一、前言在机器学习建模过程中，通行的做法是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。...模型在验证数据中的评估常用的是交叉验证，又称循环验证。它将原始数据分成K组(K-Fold)，将每个子集数据分别做一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型。...交叉验证有效利用了有限的数据，并且评估结果能够尽可能接近模型在测试集上的表现，可以做为模型优化的指标使用。补充：训练集（train set） —— 用于模型拟合的数据样本。...缺陷模型在一次次重新手动调参并继续训练后所逼近的验证集，可能只代表一部分非训练集，导致最终训练好的模型泛化性能不够测试集为了具有泛化代表性，往往数据量比较大，测试一轮要很久，所以往往只取测试集的其中一小部分作为训练过程中的验证集...找到后，在全部训练集上重新训练模型，并使用独立测试集对模型性能做出最终评价。K折交叉验证使用了无重复抽样技术的好处：每次迭代过程中每个样本点只有一次被划入训练集或测试集的机会。

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机器测试题（下）

21.在一个包含5000个特征及超过一百万个观测值的数据集上建立一个机器学习的模型，下面哪种方法能更高效地训练模型？...32.如果一个训练模型在测试集上精度达到100%，那么在另一个测试集上精度能否也达到100%？...33.下列是常见的交叉验证法： a.自助法（bootstrapping） b.留一法（Leave-One-Out） c.5折交叉验证 d.2次5折交叉验证样本量为1000时...；“留一法”所用时间最长，因为有n个样本就要训练n个模型，此处1000个样本要训练1000个模型；“5折交叉验证”要训练5个模型；“2次5折交叉验证”要训练10个模型。...37.下列图形是在相同的训练数据上具有相同回归的三个不同的模型，从图形中你可得到什么信息？

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干货 | 三分钟重新学习交叉验证

「交叉验证」是一种模型验证技术，可用于评估统计分析（模型）结果在其它独立数据集上的泛化能力。它主要用于预测，我们可以用它来评估预测模型在实践中的准确度。...交叉验证的目标是定义一个数据集，以便于在训练阶段（例如，验证数据集）中测试模型，从而限制模型过拟合、欠拟合等问题，并且帮助我们了解模型在其它独立数据集上的泛化能力。...值得一提的是，验证集和训练集必须满足独立同分布条件，否则交叉验证只会让结果变得更加糟糕。为什么交叉验证会有这些助益？...验证有助于我们评估模型的质量验证有助于我们挑选出那些能够在预测数据集上取得最好性能的模型验证有助于我们避免过拟合与欠拟合什么是过拟合/欠拟合？...而最佳的模型应该能够在训练集和测试集上都表现得很好。 ? 不同的验证策略通常，依据数据集中分割方式的不同，会有不同的验证策略。

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机器学习的数据验证

验证数据的最基本方法（即在测试模型之前调整超参数）是某人将对数据执行训练/验证/测试拆分的时间。一个典型的比率可能是80/10/10，以确保您仍然有足够的训练数据。...用训练集训练模型后，用户将继续验证结果并使用验证集调整超参数，直到用户达到满意的性能指标为止。一旦完成此阶段，用户将继续使用测试集测试模型以预测和评估性能。...交叉验证交叉验证是一种用于评估独立数据集上的统计预测模型的性能的技术。目的是确保模型和数据可以很好地协同工作。交叉验证是在训练阶段进行的，用户将评估模型是容易拟合数据还是过度拟合数据。...用于交叉验证的数据必须来自目标变量的相同分布，否则我们可能会误以为模型在现实生活中的表现如何。...数据集将被拆分为n-1个数据集，而被删除的数据集将是测试数据。性能的测量方法与k倍交叉验证相同。 ? 验证数据集可以使用户放心其模型的稳定性。

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【机器学习基础】｜交叉验证及Stacking

交叉验证在机器学习训练过程中，标准的做法是将数据集划分为三个子集：训练集、验证集和测试集。顾名思义，训练集用于模型的训练，验证集用于模型调优和参数选择，测试集测试模型泛化能力。...需要注意的是，在模型训练过程中，测试集是完全独立出去的，否则会出现数据泄漏的问题。对于数据集的划分，有一个非常通俗易懂的例子。...交叉验证图解，图片来自知乎了解交叉验证过程后，有两个重要的问题需要理解。交叉验证的作用是什么？我们使用交叉验证，就是为了在有限的数据上尽可能的得到最优的模型。...事实上，由于这五个学习器都是由部分数据学习得来的，都是片面的学习结果，所以在我们第一步确定好具体模型后，我们需要再将这个模型在整个训练集上进行训练，此时得到的模型才是我们所要的结果。...第一层包含多个模型，对于每一个模型，我们在训练集上使用5折交叉验证，可以看到图中5个test的预测结果组成一个与训练集大小一致的数据集（A），在交叉验证的过程中，每一个学习器都需要对整个测试集进行预测，

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机器学习面试题集 - 详解四种交叉验证方法

交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表，可以在一定程度上减小过拟合。还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。可以选择出合适的模型 ---- 主要有哪些方法？...这种方法是最简单的交叉验证：在机器学习任务中，拿到数据后，我们首先会将原始数据集分为三部分：训练集、验证集和测试集。...不过如果只做一次分割，它对训练集、验证集和测试集的样本数比例，还有分割后数据的分布是否和原始数据集的分布相同等因素比较敏感，不同的划分会得到不同的最优模型，而且分成三个集合后，用于训练的数据更少了...在每个训练集上训练后得到一个模型，用这个模型在相应的测试集上测试，计算并保存模型的评估指标，第四步，计算 k 组测试结果的平均值作为模型精度的估计，并作为当前 k 折交叉验证下模型的性能指标。...模型训练过程的所有步骤，包括模型选择，特征选择等都是在单个折叠 fold 中独立执行的。 ---- 4. Bootstrap ?

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如何防止我的模型过拟合？这篇文章给出了6大必备方法

构建模型时，数据会被分为 3 类：训练集、验证集和测试集。训练数据用来训练模型；验证集用于在每一步测试构建的模型；测试集用于最后评估模型。...在构建模型的过程中，在每个 epoch 中使用验证数据测试当前已构建的模型，得到模型的损失和准确率，以及每个 epoch 的验证损失和验证准确率。...模型构建完成后，使用测试数据对模型进行测试并得到准确率。如果准确率和验证准确率存在较大的差异，则说明该模型是过拟合的。如果验证集和测试集的损失都很高，那么就说明该模型是欠拟合的。...如何防止过拟合交叉验证交叉验证是防止过拟合的好方法。在交叉验证中，我们生成多个训练测试划分（splits）并调整模型。...Dropout Dropout 是一种正则化方法，用于随机禁用神经网络单元。它可以在任何隐藏层或输入层上实现，但不能在输出层上实现。该方法可以免除对其他神经元的依赖，进而使网络学习独立的相关性。

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为什么要用交叉验证

交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表现，可以在一定程度上减小过拟合。还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。 ---- 主要有哪些方法？ 1....留出法（holdout cross validation）在机器学习任务中，拿到数据后，我们首先会将原始数据集分为三部分：训练集、验证集和测试集。...不过如果只做一次分割，它对训练集、验证集和测试集的样本数比例，还有分割后数据的分布是否和原始数据集的分布相同等因素比较敏感，不同的划分会得到不同的最优模型，而且分成三个集合后，用于训练的数据更少了。...在每个训练集上训练后得到一个模型，用这个模型在相应的测试集上测试，计算并保存模型的评估指标，第四步，计算 k 组测试结果的平均值作为模型精度的估计，并作为当前 k 折交叉验证下模型的性能指标。...模型训练过程的所有步骤，包括模型选择，特征选择等都是在单个折叠 fold 中独立执行的。

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对交叉验证的一些补充（转）

交叉验证是一种用来评价一个统计分析的结果是否可以推广到一个独立的数据集上的技术。主要用于预测，即，想要估计一个预测模型的实际应用中的准确度。它是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。...于是可以先在一个子集上做分析，而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。交叉验证的理论是由Seymour Geisser所开始的。...一个交叉验证将样本数据集分成两个互补的子集，一个子集用于训练（分类器或模型）称为训练集（training set）；另一个子集用于验证（分类器或模型的）分析的有效性称为测试集（testing set）。...训练的过程是指优化模型的参数，以使得分类器或模型能够尽可能的与训练数据集匹配。我们在同一数据集总体中，取一个独立的测试数据集。常见类型的交叉验证： 1、重复随机子抽样验证。...将数据集随机的划分为训练集和测试集。对每一个划分，用训练集训练分类器或模型，用测试集评估预测的精确度。进行多次划分，用均值来表示效能。优点：与k倍交叉验证相比，这种方法的与k无关。

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机器学习实战：模型评估和优化

简单地说，一个模型在训练集上的预测效果并不能反映出它在新数据集上的预测效果。因此，把模型的训练数据直接当作验证数据是一件非常危险的事情。...解决方案：交叉验证我们已经剖析了模型评估的难解之处：模型在训练集数据上的误差不能反映其在新数据集上的误差情况。...图7演示了K-fold方法得到的MSE是如何估计模型在新数据集上的MSE。显然，K-fold交叉验证的误差估计非常接近模型在新数据上的误差值。...Cross-validation 交叉验证为了更好地估计准确率，把训练数据分成2份（或者多份）独立的训练/测试数据集的方法。...K-fold cross-validation K折交叉验证一种交叉验证的方法，数据集被分为K份独立的子集，每次取出一份作为测试集，其余数据用来训练模型。

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9，模型的评估

五，欠拟合，过拟合与交叉验证在机器学习问题中，经常会出现模型在训练数据上的得分很高，但是在新的数据上表现很差的情况，这称之为过拟合overfitting,又叫高方差high variance。...留出法为了解决过拟合问题，常见的方法将数据分为训练集和测试集，用训练集去训练模型的参数，用测试集去测试训练后模型的表现。...交叉验证的基本思想是：以不同的方式多次将数据集划分成训练集和测试集，分别训练和测试，再综合最后的测试得分。每个数据在一些划分情况下属于训练集，在另外一些划分情况下属于测试集。...当数据集的来源有不同的分组时，独立同分布假设(independent identical distributed:i.i.d)将被打破，可以使用分组交叉验证方法保证训练集的数据来自各个分组的比例和完整数据集一致...TimeSeriesSplit可以实现这样的分割。 ? ? ? ? 六，交叉验证综合评分调用 cross_val_score 函数可以计算模型在各交叉验证数据集上的得分。

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