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k FolD

K层交叉检验就是把原始的数据随机分成K个部分。在这K个部分中,选择一个作为测试数据,剩下的K-1个作为训练数据。交叉检验的过程实际上是把实验重复做K次,每次实验都从K个部分中选择一个不同的部分作为测试数据(保证K个部分的数据都分别做过测...

10-fold cross-validation 就是十折交叉验证,用来测试精度。 是常用的精度测试方法。将数据集分成十分,轮流将其中9份做训练1份做测试,10次的结果的均值作为对算法精度的估计,一般还需要进行多次10倍交叉验证求均值,例如10次10倍交叉验证,...

英文名叫做10-fold cross-validation,用来测试算法准确性。是常用的测试方法。将数据集分成十分,轮流将其中9份作为训练数据,1份作为测试数据,进行试验。每次试验都会得出相应的正确率(或差错率)。 10次的结果的正确率(或差错率)的平均值...

在pattern recognition与machine learning的相关研究中,经常会将dataset分为training跟test这两个subsets,前者用以建立model,后者则用来评估该model对未知样本进行预测时的精确度,正规的说法是generalization ability。在往下叙述之前,这边...

这个属于数据挖掘的范畴,用spss做不出来

英文名叫做10-fold cross-validation,用来测试算法准确性。 是常用的测试方法。将数据集分成十分,轮流将其中9份作为训练数据,1份作为测试数据,进行试验。每次试验都会得出相应的正确率(或差错率)。 10次的结果的正确率(或差错率)的平均值。

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...

你用的是libsvm的matlab版么? 训练模型时一般决定用哪类svm,哪个核函数,核函数的参数,惩罚系数c就差不多了。 我只用过c的 svm的交叉验证大部分应用时在选参数方面,如利用gridsearch寻找C和gamma

ibsvm的k折交叉验证是将训练样本平均分成k份,每次拿出k-1份作为训练数据,剩下的一份作为测试数据,这样重复做k次,获得k次的平

你说的应该是10折交叉验证,是指把数据集分成10份。 机器学习中k折交叉验证是指将数据集分成k份(可以随机切分,也可以按时间切分,但需要确保训练集和测试集同分布),然后,选择一份作为测试集,剩下的k-1份作为训练集,训练完模型后计算一下...

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