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【 原 创 】 定 制 代 写 开 发 r/python/spss/matlab/WEKA/sas/sql/C++/stata/eviews/Computer science assignment 辅导答疑 代写/代做 Project/数据挖掘和统计分析可视化调研报告/程序/PPT 等/爬虫数据采集 服务（附代码数据）, 咨询 QQ：3025393450 欢迎登陆官网：http://y0.cn/datablog R 语言 k 折交叉验证数据分析报告 来源： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=5176 “机器学习中需要把数据分为训练集和测试集，因此如何划分训练集和测试集就 成为影响模型效果的重要因素。本文介绍一种常用的划分最优训练集和测试集 的方法——k 折交叉验证。” k 折交叉验证 K 折交叉验证(k-fold cross-validation)首先将所有数据分割成 K 个子样本，不重 复的选取其中一个子样本作为测试集，其他 K-1 个样本用来训练。共重复 K 次， 平均 K 次的结果或者使用其它指标，最终得到一个单一估测。 这个方法的优势在于，保证每个子样本都参与训练且都被测试，降低泛化误差。 其中，10 折交叉验证是最常用的。 实例 在线性分类器与性能评价(R 语言)中，我们将数据集随机抽取 70%作为训练集， 剩下 30%作为测试集，通过线性回归的方法进行预测，通过 ROC 和 AUC 评价 模型效果。现在，我们使用 k 折交叉验证的方法，选取最优的训练集和测试集， 建立线性分类器并评价模型效果。
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