使用shuffle=True的“普通”k-折交叉验证和重复的k-折交叉验证有什么不同？
使用shuffle=True的“普通”k-折交叉验证和重复的k-折交叉验证在数据集划分和模型评估方面有一些不同。
- “普通”k-折交叉验证：
- 数据集被划分为k个相等大小的折（fold）。
- 每次模型训练时，将其中的k-1个折作为训练集，剩下的1个折作为验证集。
- 重复k次训练和验证，每次选择不同的验证集。
- 最后将k次验证结果的平均值作为模型的性能评估指标。
- 重复的k-折交叉验证：
- 数据集被划分为k个相等大小的折。
- 进行r次重复，每次重复都会重新随机划分数据集。
- 每次模型训练时，将其中的k-1个折作为训练集，剩下的1个折作为验证集。
- 重复r次训练和验证，每次选择不同的验证集。
- 最后将r次验证结果的平均值作为模型的性能评估指标。
两者的不同之处在于数据集划分和模型评估的方式。使用shuffle=True的“普通”k-折交叉验证在每次训练前都会对数据集进行洗牌（shuffle），以确保每次训练和验证都是在不同的数据子集上进行。而重复的k-折交叉验证则是在每次重复前都重新随机划分数据集，可以得到更多不同的训练和验证集组合。
这两种交叉验证方法都可以用于评估模型的性能，选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。在某些情况下，使用shuffle=True的“普通”k-折交叉验证可能更适合，而在其他情况下，使用重复的k-折交叉验证可能更合适。
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