交叉验证和非样本测试进行比较和对比.
交叉验证和样本外测试都是用于估计模型在未见数据上的预测能力的技术.然而,两种方法之间存在一些关键差异.交叉验证是一种涉及将数据集分成k个子集 (折叠) 的技术,在k个子集上训练模型,然后在剩余的子集上测试模型.这个过程重复k次,每次进行测试都会进行不同的子集.每个测试的结果都会平均,从而提供模型的整体估计性能.另一方面,交叉验证包括在建模过程的开始时将数据集的一部分 (通常称为测试集) 进行测试.模型是基于剩余的数据集 (通常称为多个数据集的折叠),然后可以对剩余数据集进行测试.如果测试规模不足,可以对其预测效果进行更强大的评估.这是一种比较有效的选择,因为当模型的组件和模型的组件都不够大,则可以对其性能进行较强大的评估.这种方法可以更有效地评估模型的性能.