机器学习之模型经常使用评估方法

1、留出法 定义：直接将集合划分为两个互斥的集合，其中一个做为训练集合，一个做为测试集合 一、测试集合和训练集合尽量保持数据分布的一致性，好比要保证正反样本的比例不变 二、在给定了训练/测试集合的样本比例以后，仍要存在多种的划分方式，对数据集合D进行分割。html 2、交叉验证法（无放回的重采样） 定义：将数据集D划分为k个大小类似的互斥子集。每次利用k-1个子集进行训练，而后用剩下的那个子集做为

>>阅读原文<<