是一种常用的机器学习模型评估方法。它通过将数据集划分为训练集和测试集,并多次重复这个过程,以评估模型的性能和泛化能力。
在交叉验证中,数据集被分为k个大小相等的子集,其中k-1个子集用作训练集,剩下的一个子集用作测试集。然后,使用训练集训练模型,并在测试集上进行预测。这个过程会重复k次,每次都使用不同的子集作为测试集。最后,将k次的评估结果进行平均,得到模型的性能指标。
交叉验证的优势在于能够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。它可以帮助我们判断模型是否过拟合或欠拟合,并选择合适的参数和模型结构。
应用场景:
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