机器学习为什么需要交叉验证？怎么使用k-fold cross validation

介绍这个非常重要的概念，希望在训练算法时能帮助各位。

概念和思维解读

叉验证的目的：在实际训练中，模型通常对训练数据好，但是对训练数据之外的数据拟合程度差。用于评价模型的泛化能力，从而进行模型选择。

交叉验证的基本思想：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(train set),另一部分做为验证集(validation set or test set),首先用训练集对模型进行训练,再利用验证集来测试模型的泛化误差。另外，现实中数据总是有限的，为了对数据形成重用，从而提出k-折叠交叉验证。

对于个分类或回归问题，假设可选的模型为。k-折叠交叉验证就是将训练集的1/k作为测试集，每个模型训练k次，测试k次，错误率为k次的平均，最终选择平均率最小的模型Mi。

1、 将全部训练集S分成k个不相交的子集，假设S中的训练样例个数为m，那么每一个子集有m/k个训练样例，相应的子集称作{}。

2、 每次从模型集合M中拿出来一个，然后在训练子集中选择出k-1个

{}（也就是每次只留下一个），使用这k-1个子集训练后，得到假设函数。最后使用剩下的一份作测试，得到经验错误。

3、 由于我们每次留下一个（j从1到k），因此会得到k个经验错误，那么对于一个，它的经验错误是这k个经验错误的平均。

4、 选出平均经验错误率最小的，然后使用全部的S再做一次训练，得到最后的。

代码使用案例

一、选择正确的Model基础验证法

二、选择正确的Model交叉验证法（Cross-validation）

cv= 5

三、准确率和平均方差

一般来说会用于判断分类(Classification)模型的好坏。

结果如图，从图中可以得知，选择12~18的k值最好。高过18之后，准确率开始下降则是出现过拟合了。

一般来说会用于判断回归(Regression)模型的好坏。

结果如下图，当K取13~20时，平方误差最小，模型最好。