机器学习之避免过拟合的验证方法
在机器学习中，评估模型性能和避免过拟合的关键是选择合适的验证方法。以下是留出法、k折交叉验证法、留1法和自助法的详细介绍。
1. 留出法（Hold-out Method）
定义
- 将数据集分为两部分：训练集和测试集。
- 一部分数据用于训练模型。
- 剩余数据用于测试模型的泛化性能。
步骤
- 按比例（如80%:20%或70%:30%）随机划分数据集。
- 在训练集上训练模型。
- 在测试集上评估模型性能。
优点
- 实现简单，计算成本低。
- 快速提供模型的基本评估。
缺点
- 划分比例对结果影响较大，测试结果可能不稳定。
- 测试集利用率低，某些数据可能从未被用于测试。<
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