解释什么是交叉验证,为什么它很重要?
交叉验证是机器学习中用于评估一个预测模型在独立数据集上的性能的一种统计方法.交叉验证的目标是评估模型将如何将其概括到以前没有看到的新数据中.在交叉验证中,数据集被分成两个部分:训练集和验证集.训练集用于训练模型,而验证集用于评估模型的性能. 验证集上的模型的性能提供了对新数据的最佳性能的估计.最常见的交叉验证形式是k倍交叉验证,其中数据集被分成k倍大小的子集或"折叠".模型然后被训练在k-1折叠和剩余折叠上.这个过程被重复了几次,一次作为数据组的总结.最后,交叉验证技术可以帮助我们选择一个模型,以防止每一个模型的性能变化,包括对模型的性能进行过度评估,并通过测试和评估其他数据组的性能. 交叉验证是用于选择一个模型,从而防止模型的性能变化.