什么是交叉检验

Jack秦 2024-06-27 03:14:00

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交叉验证（cross validation）是用来验证分类器的性能一种统计分析方法，基本思想是把在某种意义下将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集（training set），另一部分做为验证集（validation set），首先用训练集对分类器进行训练，在利用验证集来测试训练得到的模型（model），以此来做为评价分类器的性能指标。常见的交叉验证方法如下：1、hold-out method 将原始数据随机分为两组，一组做为训练集，一组做为验证集，利用训练集训练分类器，然后利用验证集验证模型，记录最后的分类准确率为此分类器的性能指标。此种方法的好处的处理简单，只需随机把原始数据分为两组即可，其实严格意义来说hold-out method并不能算是cv，因为这种方法没有达到交叉的思想，由于是随机的将原始数据分组，所以最后验证集分类准确率的高低与原始数据的分组有很大的关系，所以这种方法得到的结果其实并不具有说服性。2、double cross validation（2-fold cross validation，记为2-cv）做法是将数据集分成两个相等大小的子集，进行两回合的分类器训练。在第一回合中，一个子集作为training set，另一个便作为testing set；在第二回合中，则将training set与testing set对换后，再次训练分类器，而其中我们比较关心的是两次testing sets的辨识率。不过在实务上2-cv并不常用，主要原因是training set样本数太少，通常不足以代表母体样本的分布，导致testing阶段辨识率容易出现明显落差。此外，2-cv中分子集的变异度大，往往无法达到“实验过程必须可以被复制”的要求。3、k-fold cross validation（k-折交叉验证，记为k-cv）将原始数据分成k组（一般是均分），将每个子集数据分别做一次验证集，其余的k-1组子集数据作为训练集，这样会得到k个模型，用这k个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此k-cv下分类器的性能指标。k一般大于等于2，实际操作时一般从3开始取，只有在原始数据集合数据量小的时候才会尝试取2。k-cv可以有效的避免过学习以及欠学习状态的发生，最后得到的结果也比较具有说服性。4、le**e-one-out cross validation（记为loo-cv）如果设原始数据有n个样本，那么loo-cv就是n-cv，即每个样本单独作为验证集，其余的n-1个样本作为训练集，所以loo-cv会得到n个模型，用这n个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此下loo-cv分类器的性能指标。相比于前面的k-cv，loo-cv有两个明显的优点：（1）每一回合中几乎所有的样本皆用于训练模型，因此最接近原始样本的分布，这样评估所得的结果比较可靠。（2）实验过程中没有随机因素会影响实验数据，确保实验过程是可以被复制的。但loo-cv的缺点则是计算成本高，因为需要建立的模型数量与原始数据样本数量相同，当原始数据样本数量相当多时，loo-cv在实作上便有困难几乎就是不显示，除非每次训练分类器得到模型的速度很快，或是可以用并行化计算减少计算所需的时间。 20210311

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