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训练集调优时的数据分割小览
2022-04-21 08:04:00 【weixin_38871988】
knn结束另附：数据分割及训练集调优时的数据分割
测试集应该尽可能与训练集互斥
留出法
自助法
交叉验证法
留一法是留出法中的一种
交叉验证法
KFold和StratifiedKFold
都在，sklearn.model_seletion里
交叉验证实现方法，除了咱们前面讲的GridSearchCV之外，还有KFold, StratifiedKFold
用法：
将训练/测试数据集划分n_splits个互斥子集，每次用其中一个子集当作验证集，剩下的n_splits-1个作为训练集，进行n_splits次训练和测试，得到n_splits个结果
StratifiedKFold的用法和KFold的区别是：SKFold是分层采样，确保训练集，测试集中，各类别样本的比例是和原始数据集中的一致。
KFold不对训练集里的正反例均匀采样
StratifiedKFold考虑到正反例，分类的占比情况
自助法
有放回抽样，取极限时，有0.368的概率取不到
因此把这部分数据拿出来做测试集
数据量小，交叉验证法
数据量特别小，留一法
自助法，取其中
这样的测试结果，亦称“包外估计”(out- of-bagestimate）
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https://blog.csdn.net/weixin_38871988/article/details/109543990
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