kfold交叉验证好处_sklearn交叉验证

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

运用Kfold交叉验证时，在一个限度内k的值越大越好。因为k越大我们验证的次数就越多，最后取出来的平均数越能代表训练模型的准确度。

但是k是需要在一个限度之内的。k太大有两个坏处。

1. 容易给机器造成过重负担，花费大量时间。

2. 每一次验证的测试集（或验证集）中数据太少，很难得到准确的误报率。

总体而言，k一般取10，取值依不同项目情况而定，当然一定存在k<n（训练集数据条数）。

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发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/193078.html原文链接：https://javaforall.cn