R语言k折交叉验证
“机器学习中需要把数据分为训练集和测试集，因此如何划分训练集和测试集就成为影响模型效果的重要因素。本文介绍一种常用的划分最优训练集和测试集的方法——k折交叉验证。” k折交叉验证 K折交叉验证(k-fold cross-validation)首先将所有数据分割成K个子样本，不重复的选取其中一个子样本作为测试集，其他K-1个样本用来训练。共重复K次，平均K次的结果或者使用其它指标，最终得到一个单一估
相关文章
- 1. R语言 最优子集选择与K折交叉验证
- 2. k-折交叉验证
- 3. K折交叉验证
- 4. k折交叉验证
- 5. K- 折交叉验证 (k-fold cross validation)
- 6. R语言——K折交叉验证之随机均分数据集
- 7. K-折交叉验证算法
- 8. K折交叉验证处理数据！
- 9. K折交叉验证学习
- 10. 看懂啥是K折交叉验证
- 更多相关文章...
- • R 语言教程 - R 语言教程
- • R 语言基础 - R 语言教程
- • Kotlin学习（一）基本语法
- • 算法总结-深度优先算法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. R语言 最优子集选择与K折交叉验证
- 2. k-折交叉验证
- 3. K折交叉验证
- 4. k折交叉验证
- 5. K- 折交叉验证 (k-fold cross validation)
- 6. R语言——K折交叉验证之随机均分数据集
- 7. K-折交叉验证算法
- 8. K折交叉验证处理数据！
- 9. K折交叉验证学习
- 10. 看懂啥是K折交叉验证