python10折交叉驗證

1. python 實現交叉驗證的幾個函數以及之前的區別

StratifiedKFold()這個函數較常用，比KFold的優勢在於將k折數據按照百分比劃分數據集，每個類別百分比在訓練集和測試集中都是一樣，這樣能保證不會有某個類別的數據在訓練集中而測試集中沒有這種情況，同樣不會在訓練集中沒有全在測試集中，這樣會導致結果糟糕透頂。

2. 隨機森林演算法可以結合十折十次交叉驗證嗎

隨機森林是bagging的一種實現，這種集成方法可以進行包外估計並輸出包外誤差。包外誤差即可看做泛化誤差的無偏估計，因此隨機森林演算法在實現過程中可是省掉驗證集，直接用包外誤差估計泛化誤差。

3. 什麼是留一交叉驗證以及如何用python編碼實

留一交叉驗證：

就是將樣本集中的樣本每次抽取一個不同的樣本作為測試集，剩餘的樣本作為訓練集。需要進行原樣本個數次抽取，以進行後續的操作。假設一個.mat文件有310個樣本，那麼每次抽取一個不同的樣本做測試，剩餘的299個樣本做訓練。需要進行310次這樣的過程，但是每次選取的做測試的樣本是不同的，那麼每次訓練集的樣本也是不同的。由於留一交叉驗證的操作的次數十分多，這樣選取出來的主成分更具普遍性，可以避免一些不必要的波動，避免一些數據分析時出現有時效果好，有時效果差，這樣搖擺不定的情況。因此廣受青睞，但是留一交叉驗證也有其弊端，樣本過多運算時間過長。

下面就來說一下留一交叉驗證Python代碼的實現。

下面這個是系統自帶的留一交叉驗證最簡單的舉例。

4. 響應面模型有必要做交叉驗證

有必要做交叉驗證,不同形式是不同效果。
交叉驗證主要是用來評價模型的好壞和尋找最優的參數。交叉驗證主要分為為兩種，留一交叉驗證和n折交叉驗證（一般是5折和10折）。
對於編號1-n的n個樣本點來說，留一交叉驗證，就是按順序每次取一個樣本點作為測試集，其餘的點作為訓練集，訓練集建立模型後預測測試集，這樣你會得到n個樣本點的預測值，在於n個樣本點的真實值進行比較，可以求RMSE，MSE等等來對模型進行評價；
n折交叉驗證，則是把n個樣本點分成n份，按順序每次取其中一份當作測試集，其餘的樣本點都作為訓練集，同樣你可以得到所有樣本點的預測值，接下來的分析都一樣的。

5. 10折交叉驗證法需要每組數量一致嗎

是的，循環20次求均值，且每次10折交叉驗證的結果都不同。

原因是交叉驗證對於原始樣本空間的隨機分劃，既然每次隨機過程得到的10個用於交叉驗證的子集都不同，相應的驗證結果也必然不同。
最後取的是20次交叉驗證結果的均值。

希望對你有幫助^^

6. 交叉驗證的目的

用交叉驗證的目的是為了得到可靠穩定的模型。在建立PCR 或PLS 模型時，一個很重要的因素是取多少個主成分的問題。用cross validation 校驗每個主成分下的PRESS值，選擇PRESS值小的主成分數。或PRESS值不再變小時的主成分數。
常用的精度測試方法主要是交叉驗證，例如10折交叉驗證(10-fold cross validation)，將數據集分成十份，輪流將其中9份做訓練1份做驗證，10次的結果的均值作為對演算法精度的估計，一般還需要進行多次10折交叉驗證求均值，例如：10次10折交叉驗證，以求更精確一點。
交叉驗證有時也稱為交叉比對，如：10折交叉比對

7. Python異常樣本識別 交叉驗證出現錯誤

penalty = '12' 這個參數不對，只有L1和L2正則，打錯了吧

8. R語言里怎麼做十折交叉驗證

英文名叫做10-fold cross-validation，用來測試演算法准確性。
是常用的測試方法。將數據集分成十分，輪流將其中9份作為訓練數據，1份作為測試數據，進行試驗。每次試驗都會得出相應的正確率（或差錯率）。 10次的結果的正確率（或差錯率）的平均值。

9. 大家誰知道怎麼用十折交叉驗證進行參數選擇應該怎麼在R 中實現

你說的應該是10折交叉驗證，是指把數據集分成10份。
機器學習中k折交叉驗證是指將數據集分成k份（可以隨機切分，也可以按時間切分，但需要確保訓練集和測試集同分布），然後，選擇一份作為測試集，剩下的k-1份作為訓練集，訓練完模型後計算一下損失值；接著換另一份作為測試集，剩下的k-1份作為訓練集，再訓練一個模型，計算一下損失值；類似這樣依次選擇每一份作為測試集；最後將不同測試集對應的損失值求平均，就得到了最終的模型評價指標。