k-折交叉验证法(k-fold cross validation) 若k=m,则得到“留一法” D (leave-one-out,LOO) 不受随机样本划分方式的 D1 D2 Ds D Ds Do D:Ds Do D1o 影响，结果往往比较准确： 训练集 测试集 当数据集比较大时，计算 D D2 Ds Da Ds Di D:Ds D10 测试结果1 开销难以忍受。 D1 D2 D3 D Ds D6 Di Ds D1o 测试结果2 平均返回 结果 D2 D3 Da Ds Do D:Ds Do D1o 测试结果10 图2.2 10折交又验证示意图 将数据集分层采样划分为k个大小相似的互斥子集，每次用k-1个子 集的并集作为训练集，余下的子集作为测试集，最终返回k个测试结 果的均值，k最常用的取值是10. k折交叉验证通常随机使用不同的划分重复p次，最终的评估结果是这p 次k折交叉验证结果的均值，例如常见的“10次10折交叉验证”k-   (   ( - )  k = m
(leave-one-out, LOO) • "/.T$O8 k #?> 0!T:9= k-1 ! T>&T GBT>!T <JT4CL k <JD 7>k 4%=>310. • k-UHN%R6=>Pp94C>I D73Mp 9k-UHD7> %E>
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