交叉验证的主要目的是为了更准确地估计模型在新的未知数据上的泛化能力。
具体来说,包括以下几个方面:
一、测试泛化能力
交叉验证可以更客观公正地测试模型的泛化能力。
避免过拟合当前的数据集。
二、减少偏差
随机将数据划分为训练集和验证集,可以减少由单一数据划分带来的偏差。
三、寻找最佳参数
通过交叉验证,我们可以使用验证集来找到最佳模型参数。
比如在网格搜索中。
四、虚伪独立测试集
交叉验证产生的验证集可以看作是虚拟的独立测试集。
用于评估模型效果。
五、利用全部数据
交叉验证算法能更好地利用所有可用的数据。
既用于训练又用于测试。
六、稳定性
交叉验证 results 具有很高的稳定性。
总的来说,交叉验证的主要目的是:
- 更好地评估模型泛化能力
- 减少由单一划分带来的偏差
- 找到最优模型参数
- 创建虚拟的独立测试集
- 更好地利用所有数据
- 结果具有很高的稳定性
交叉验证算法能在不泄露数据集的前提下,更加准确地评估和选择模型。它已成为一种评测机器学习模型效果的标准方法。