应用场景：
- 当我们想预测某一事物时，有若干种机器学习算法，如逻辑回归，K-nearest neighbors，SVM，该选哪一个呢？
- 交叉验证会告诉我们哪个最好
原理：
- 在机器学习中，我们需要一部分训练集数据找到参数，还需要验证集数据来检验参数是否合适
- 理想的比例：75%训练集，25%验证集
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交叉验证通过不断更换验证集的成分，来验证模型的准确性
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将数据分成10分，进行的十折交叉验证，是实际中最常用的
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常用交叉验证法包括K折叠交叉验证法(K-fold cross validation)、随机拆分交叉验证法(shuf...
本文标题：统计-交叉验证
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/chhhuftx.html
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