一、交叉驗證的目的
交叉驗證是許多機器學習算法中常用的一種技術，其主要目的是為了評估模型對新數據的泛化能力。傳統的評估方法是將數據集隨機分為訓練集和測試集，但是這種方法在數據集較小的情況下會導致模型表現不穩定。因此，交叉驗證的主要目的就是通過將數據集劃分為多個互不重疊的部分，輪流將每個部分作為測試集進行模型驗證，最終得到一個更加準確的評估結果。
二、交叉驗證結果有什麼意義
交叉驗證的評估結果能夠更加客觀地評價模型的性能，避免數據量不足、局部極值等問題。特別是在模型有超參數需要調整的情況下，可以通過交叉驗證來選擇最優的超參數組合，從而提高模型的預測能力。
三、交叉驗證的基本原理
交叉驗證的基本原理就是將數據集分為K個互不重疊的子集，輪流將其中一部分作為測試集，其餘部分作為訓練集。這樣可以得到K個測試結果的平均值，作為模型在數據集上的性能評估指標。
四、交叉驗證在機器學習中的應用實例
下面以sklearn庫中的iris數據集為例，展示如何使用交叉驗證評估不同分類模型的性能。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 加載iris數據集
iris = load_iris()
# 實例化分類模型
models = [LogisticRegression(), DecisionTreeClassifier()]
# 交叉驗證模型性能
for model in models:
scores = cross_val_score(model, iris.data, iris.target, cv=5)
print(f'{model}: {scores.mean():.2f}')運行結果如下：
LogisticRegression(): 0.97
DecisionTreeClassifier(): 0.96通過交叉驗證可以發現，邏輯回歸和決策樹兩種分類模型都能夠在iris數據集上取得較高的性能，但是邏輯回歸的性能略高於決策樹。
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/182906.html
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