列出3种验证机器学习模型的方法
通过Holdout方法,数据集被分成两个部分 - - 训练和测试.模型在训练集上训练,然后在测试集上进行评估.获得的性能指标可以估计模型在未见数据上可能表现得多好. 2.K-交叉验证:该方法包括将数据集分成k折叠,其中一个折叠用于测试,剩余的k-1折叠用于训练.该过程重复k次,每次测试一次使用折叠.平均性能指标然后计算出模型的整体性能估计. 3.One Cross Validation (LOVOC):这是一个重复计算的模型,可用于测试所有模型.