交叉验证是否用于模型选择？
交叉验证是一种常用的模型评估方法，用于评估机器学习模型的性能和选择最佳的模型参数。它通过将数据集划分为训练集和验证集，并多次重复进行模型训练和验证，以获得更准确的模型性能评估结果。
交叉验证的步骤如下：
- 将数据集划分为K个大小相似的子集，通常称为K折。
- 对于每个子集，将其作为验证集，其余K-1个子集作为训练集。
- 在每个训练集上训练模型，并在相应的验证集上进行性能评估。
- 计算K次验证结果的平均值作为模型的性能评估指标。
交叉验证的优势包括：
- 更准确的模型评估：通过多次重复训练和验证，可以减少模型评估结果的方差，提高评估的准确性。
- 避免过拟合：交叉验证可以帮助我们更好地了解模型的泛化能力，避免过拟合问题。
- 选择最佳模型参数：通过比较不同参数下的模型性能，可以选择最佳的模型参数，提高模型的性能。
交叉验证在机器学习领域广泛应用，特别是在模型选择和超参数调优中。它可以帮助我们评估不同模型的性能，并选择最佳的模型参数，以提高模型的预测能力和泛化能力。
腾讯云提供了一系列与机器学习和模型选择相关的产品和服务，例如：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）：提供了强大的机器学习工具和平台，支持模型训练、调优和部署。
- 腾讯云自动化机器学习（https://cloud.tencent.com/product/automl）：提供了自动化的机器学习模型选择和调优功能，帮助用户快速构建高性能的机器学习模型。
- 腾讯云数据智能（https://cloud.tencent.com/product/dti）：提供了数据分析和挖掘的工具和服务，支持模型选择和性能评估。
通过使用腾讯云的相关产品和服务，用户可以更方便地进行交叉验证和模型选择，提高机器学习模型的性能和效果。
相关·内容
1回答
交叉验证是否用于模型选择？
、、、、
例如，具有训练GLM模型的以下代码： glm_sens = train( data = ABT, method = "glm", metric = "Sens"
) 我预计这会训练几个模型，然后选择在灵敏度方面表现最好的模型</
浏览 15提问于2020-06-15得票数 1
我正在实现一个用于分类目的的神经网络，现在我遇到了交叉验证的麻烦。我的问题如下：
我们是否需要首先训练模型，然后交叉验证它(K折叠)，或者我们首先交叉验证模型，然后选择在未知数据上表现良好的模型，然后训练它，谁能指导我整个过程是如何运行的，它正在变得混乱，因为如果训练是在之前或之后完成的
浏览 0提问于2020-04-23得票数 0
当使用5倍交叉验证来创建模型时，创建了5个不同的模型.最后一种模式的选择可能有所不同：
best-estimated (或其他标准)在5倍创建的模型或中建模，该模型在对所有数据集进行培训时创建。我知道交叉验证是用于模型检查，而不是用于建模。所以当在模型上使用predict_proba时，这个概率是如何定义的？你能分享一些论文或文章来讨论预测是如何在R中的插入符号和
浏览 1提问于2022-06-15得票数 0
在评估推荐系统时，可以将其数据分成三部分:培训、验证和测试集。在这种情况下，培训集将用于从数据中学习推荐模型，而验证集将用于选择要使用的最佳模型或参数。然后，使用所选择的模型，用户可以使用测试集来评估其算法的性能。我已经找到了一个scikit学习交叉验证()的文档页面，它说，在使用k-折叠交叉验证时，不需要将数据分成三部分，而是只分为两部分:培训和测试。解决这个问
浏览 5提问于2017-04-05得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在使用Python的scikit-为这个模型学习。我手动编码1000条推文为“相关”或“不相关”。然后，以80%的人工编码数据作为训练数据，其余作为测试数据，运行支持向量机模型。我获得了很好的结果(预测精度~0.90)，但为了避免过度拟合，我决定对所有1000个手工编码的tweet进行交叉验证。
下面是我的代码，在我的样本中已经获得tf矩阵的tweet之后。"target“是一个数组，列出了tweet是否被标记为”相关“或”不相关“。为了使用我的模型对其他9000条我没有手
浏览 15提问于2017-01-23得票数 2
回答已采纳
验证损失用于避免训练集的过度拟合，交叉验证用于推广模型的结果。
它们是否用于类似的目的或结果？如果没有，那么我如何同时使用验证损失和交叉验证结合在CNN上？
浏览 0提问于2020-05-03得票数 0
2回答
我还试图开始使用sklearn库实现一些用于回归的算法。我了解数据集，清理和准备，为这类数据集确定一套合适的算法。训练算法，查看性能，选择最优的算法。我有最佳的参数训练算法，我用这样的参数来训练算法。
现在出现的问题是，我不知道该怎么办。我是否可以考虑用最好的参数来训练算法，同时执行交叉验证？或者让我在没有交叉验证的情况下训练算法？简而言之
浏览 0提问于2021-02-09得票数 0
回答已采纳
1回答
当应用交叉验证来估计预测模型的性能时，所报告的性能通常是所有验证折叠上的平均性能。由于在此过程中，创建了多个模型，必须选择一个模型作为实际用于预测真实世界样本的模型(例如在产品中)。我想知道，将验证性能报告为最终(选定)模型的估计性能是否真的有效(因为性能是使用在验证过程中创建的所有其他模型导出的，但在使用最终模型进行预测时不考
浏览 0提问于2019-09-07得票数 1
回答已采纳
H2O手册描述了如何分割数据以进行k-折叠交叉验证.给出的例子是一个5倍交叉验证。参见：，它声明：
“前5种模型(交叉验证模型)建立在80%的培训数据基础上，而对于5种模型中的每一种，分别提供了不同的20%。”。如果选择了不同的折叠值，这些百分比会不会不同--例如，假设选择10作为折叠数，以下是否为真？‘前10个模型(交叉验证<
浏览 1提问于2020-05-04得票数 0
回答已采纳
2回答
考虑一个神经网络：
对于给定的数据集，我们将其划分为训练、验证和测试集。假设我们按照经典的60:20:20的比例来做，然后通过在验证集上检查网络来防止过度拟合。测试集上的错误不是和验证集有点相同吗?对于网络来说，它是一个看不见的数据，就像验证集一样，它们的数量也是相同的吗？相反，我们不能通过将测试集合并到它来增加训练集，以便我们有更多的培训数据和网络更好的训练，然后使用验证集来防止过度拟合吗？我们为什么不这么做呢？
浏览 0提问于2017-04-13得票数 36
回答已采纳
对于模型参数的选择，我们总是进行网格搜索和交叉验证，以检验哪些参数优于其他参数。对于一般的培训数据，比如，这是正确的，但是如果数据之间有时间关系，比如多天卖出或多天卖出，那么直接进行交叉验证是错误的吗？由于交叉验证将在训练数据中使用随机分裂的kFold，这意味着时间序列数据，最近几天的信息将用于旧日的训练。
我的问题是，如何对时间序列数据进行参数选择或交叉验证？
浏览 3提问于2016-10-19得票数 0
回答已采纳
在训练数据集上交叉验证超参数网格后，SparkML的CrossValidator是否重新适合整个训练数据集？如果不是，它会从交叉验证的哪一部分中选择用于推断的bestModel？为此，CrossValidator是否使用最佳超参数在整个训练/交叉验证数据集上重新训练，并使用重新拟合的模型进行推理？或者，bestModel用于推断所有交叉验证</e
浏览 22提问于2021-03-23得票数 0
1回答
是否有可能将k-折叠应用于模型的拟合和以后的预测？通过这样做，我们有效地用已有的1年数据对模型进行了培训，并确保模型适合于进行适当的预测。这是否可能，也许是一个更好的问题，这是预测数据的正确方法吗？
浏览 8提问于2022-04-06得票数 -1
1回答
2)不分割任何数据，只需将模型拟合成完整的数据。既然validation = "CV"已经包括在内，并且它会自动应用10倍的简历，为什么模型会被纳入培训数据，而不是完整的数据呢？在这种情况下，列车数据不是再次被分割成训练和测试数据，10倍交叉验证自动应用吗？
浏览 4提问于2017-07-19得票数 0
回答已采纳
1回答
GridSearchCV实现了一种适合的方法，它执行n次交叉验证来确定最佳参数.在此之后，我们可以直接将最佳估计器应用于测试数据，使用predict() -遵循以下链接：-
它在这里说“模型是关于整个开发集的训练然而，我们只在这里应用了n倍交叉验证。分类器是否也在对整个数据进行训练？还是在应用预测时，只选择具有最佳参数的最佳训练估计器？
浏览 1提问于2014-11-16得票数 3
回答已采纳
1回答
我有一个回归问题，所以我尝试了一些回归模型来选择最好的模型(基于RMSLE)，以下是结果：下面是所有的模型= ('LR'，LinearRegression()，(‘LR’，PolynomialFeaturesRandomForestRegressor()，('GBM'，GradientBoostingRegressor())，('XGB'，XGBRegressor())，('LGBM'，LGBMRegressor())
我的问题是如何<e
浏览 0提问于2023-03-23得票数 1
我想对K-1年进行培训，调整模型，并根据剩余的K年明确选择最好的模型。如果我关闭交叉验证(使用nfolds=0)以避免将年份随机混合到N个折叠中，并将K年的数据定义为validation_frame，那么我就没有创建集成(按照文档的预期)，这实际上是我所需要的。如果我使用交叉验证(默认的nfolds)并定义一个验证框架作为K年数据的话。y, training_frame=k-1_years, validation_frame=k_year)
然后，根据
浏览 3提问于2020-10-01得票数 2
回答已采纳
1回答
说我有维数：[1] 5000 25 trace = F,代码工作正常，它返回一个0.86 ROC的模型我不确定，对于每个k变量的模型，逐步选择的是偏差最小的模型<
浏览 7提问于2022-02-01得票数 0
2回答
CNN模型的交叉验证技术
、、、
我在研究CNN的模型。和往常一样，我用批次和时代一起训练我的模型。当它完成训练和验证时，最后我使用一个测试集来衡量模型的性能并生成混淆矩阵。现在我想用交叉验证来训练我的模型。我可以实现它，但我脑海中有一些问题：2-如果我使用交叉验证，如何生成混淆矩阵？我是否可以将数据集拆分为训练/测试，然后在列车/<e
浏览 0提问于2019-03-22得票数 10
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
