在机器学习中使用的三个常见验证技术.
1. **交叉验证:**交叉验证是机器学习中最常用的验证技术之一,其中训练数据集被分成几个较小的子集,算法被代训练,在训练剩余的子集时,一个子集被留出验证目的.此过程重复直到所有子集被用作验证数据集,从而提供了模型学习程度的更准确的估计. 2. ** 霍尔杜特方法:** 霍尔杜特方法是另一种广泛使用的验证技术,其中训练数据被分为两个部分,其中一个部分保留给训练模型,另一个用于测试模型的性能样本.这种技术经常用于分类,当数据集很大,算法进行密集的测试. ** 一次交叉验证 (LOOC): ** 尽管在每个情况下,除了在模型的测试和测试中,这种方法提供了相当高的计算性能,但在模型的测试中,这种方法几乎是可重复的. ** 一次交叉验证 (LOOC): ** 一次交叉验证 (LOOC): 尽管在模型的计算中,每个数据集的性能是相同的,但在模型的测试中,这种方法是非常昂贵的.