python10折交叉验证

1. python 实现交叉验证的几个函数以及之前的区别

StratifiedKFold()这个函数较常用，比KFold的优势在于将k折数据按照百分比划分数据集，每个类别百分比在训练集和测试集中都是一样，这样能保证不会有某个类别的数据在训练集中而测试集中没有这种情况，同样不会在训练集中没有全在测试集中，这样会导致结果糟糕透顶。

2. 随机森林算法可以结合十折十次交叉验证吗

随机森林是bagging的一种实现，这种集成方法可以进行包外估计并输出包外误差。包外误差即可看做泛化误差的无偏估计，因此随机森林算法在实现过程中可是省掉验证集，直接用包外误差估计泛化误差。

3. 什么是留一交叉验证以及如何用python编码实

留一交叉验证：

就是将样本集中的样本每次抽取一个不同的样本作为测试集，剩余的样本作为训练集。需要进行原样本个数次抽取，以进行后续的操作。假设一个.mat文件有310个样本，那么每次抽取一个不同的样本做测试，剩余的299个样本做训练。需要进行310次这样的过程，但是每次选取的做测试的样本是不同的，那么每次训练集的样本也是不同的。由于留一交叉验证的操作的次数十分多，这样选取出来的主成分更具普遍性，可以避免一些不必要的波动，避免一些数据分析时出现有时效果好，有时效果差，这样摇摆不定的情况。因此广受青睐，但是留一交叉验证也有其弊端，样本过多运算时间过长。

下面就来说一下留一交叉验证Python代码的实现。

下面这个是系统自带的留一交叉验证最简单的举例。

4. 响应面模型有必要做交叉验证

有必要做交叉验证,不同形式是不同效果。
交叉验证主要是用来评价模型的好坏和寻找最优的参数。交叉验证主要分为为两种，留一交叉验证和n折交叉验证（一般是5折和10折）。
对于编号1-n的n个样本点来说，留一交叉验证，就是按顺序每次取一个样本点作为测试集，其余的点作为训练集，训练集建立模型后预测测试集，这样你会得到n个样本点的预测值，在于n个样本点的真实值进行比较，可以求RMSE，MSE等等来对模型进行评价；
n折交叉验证，则是把n个样本点分成n份，按顺序每次取其中一份当作测试集，其余的样本点都作为训练集，同样你可以得到所有样本点的预测值，接下来的分析都一样的。

5. 10折交叉验证法需要每组数量一致吗

是的，循环20次求均值，且每次10折交叉验证的结果都不同。

原因是交叉验证对于原始样本空间的随机分划，既然每次随机过程得到的10个用于交叉验证的子集都不同，相应的验证结果也必然不同。
最后取的是20次交叉验证结果的均值。

希望对你有帮助^^

6. 交叉验证的目的

用交叉验证的目的是为了得到可靠稳定的模型。在建立PCR 或PLS 模型时，一个很重要的因素是取多少个主成分的问题。用cross validation 校验每个主成分下的PRESS值，选择PRESS值小的主成分数。或PRESS值不再变小时的主成分数。
常用的精度测试方法主要是交叉验证，例如10折交叉验证(10-fold cross validation)，将数据集分成十份，轮流将其中9份做训练1份做验证，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折交叉验证求均值，例如：10次10折交叉验证，以求更精确一点。
交叉验证有时也称为交叉比对，如：10折交叉比对

7. Python异常样本识别 交叉验证出现错误

penalty = '12' 这个参数不对，只有L1和L2正则，打错了吧

8. R语言里怎么做十折交叉验证

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。

9. 大家谁知道怎么用十折交叉验证进行参数选择应该怎么在R 中实现

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损失值；接着换另一份作为测试集，剩下的k-1份作为训练集，再训练一个模型，计算一下损失值；类似这样依次选择每一份作为测试集；最后将不同测试集对应的损失值求平均，就得到了最终的模型评价指标。