描述机器学习的交叉验证过程
交叉验证是机器学习中用来评估模型的预测性性能的一种技术,特别是当你有少量数据时.它用于估计预测模型在实践中将如何准确地执行.该过程通常如下: 1.数据分类:第一步是将数据集分成两个部分:一个用于训练模型,另一个用于测试.然而,在交叉验证中,数据进一步分为'K'折叠,其中K通常是5-10之间的预定义数. 2.训练和测试:然后,模型在 (K-1) 个子集 (或"折叠") 上进行测试,并在剩余的一个子集上进行验证.这个过程重复K次,使用折叠来验证时间. 3.评估数据性能:当模型通过平均成绩来测定不同数据,则模型的性能会变得更加高. 4.交叉验证技术可以帮助选择最准确的模型,并比较可用的数据,并提高数据的性能.