这是一个创建于 1620 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
机器学习初学者，感谢各位的包涵。疑问如下：
首先，吴恩达机器学习课程中，第六周应用机器学习的建议——模型选择和交叉验证一节中讲到（如图一），将六成数据作为训练集，两成数据交叉验证集，两成数据测试集。然后分四步：
第一：用训练集训练出多个模型得到各自参数；
第二：将这若干个模型分别在此用交叉验证集计算各自交叉验证误差；
第三：选取交叉验证误差最小的模型；
第四：用第三步选出的模型，对测试集计算泛化误差。
↑↑↑图一↑↑↑
以上大体是吴恩达课程中该部分对交叉验证的概述。
然而，我在搜索引擎及书籍中看到一种观点如下，如图二《白话机器学习算法》，这本书的意思大概为：
将全部数据集本身切分，然后分别依次互相做交叉验证集。
↑↑↑图二↑↑↑
两处对交叉验证名词的解读有明显不同。
故有此疑问，机器学习中的交叉验证到底是指什么呢？吴恩达机器学习课程和一些书籍中的该名词指的是同一种事物吗？
第 1 条附言 · 2020-07-13 12:36:24 +08:00
感谢各位的回答，已经基本解决我的疑惑啦，比❤
 |
1
lsvih 2020-07-13 01:17:44 +08:00  2
如果我没记错的话前面那个叫 holdout cross validation，后面是标准的 k-fold cross validation
|
 |
2
conge 2020-07-13 04:25:24 +08:00 via Android
数据集够大，可以用吴的方法，预留数据做 CV 。数据集不够大，不能预留的，用第二种方法。
|
 |
3
cqcn1991 2020-07-13 06:37:37 +08:00 via Android
两个都叫 validation
Cross validation 指的是不用全部数据来做训练, 拿一部分做验证. |
|
4
cqcn1991 2020-07-13 06:37:54 +08:00 via Android
以避免 over fittinh 的问题
|
 |
5
futou 2020-07-13 08:48:15 +08:00
第二种情况主要针对传统机器学习，样本集很小，再独立出验证和测试集不再具有代表性。
打完看了一眼，正文中说的很清楚：“然而，如果原始数据集很小....” 另外我个人认为 cross validation 默认就是 k-fold cross validation，第一种一般验证集只叫做 validation |
 |
7
shm7 2020-08-28 17:33:04 +08:00
你不但没搞明白什么是 交叉验证，你恐怕连什么是验证 /开发集，什么是测试集都没搞清。
我还是建议看看知乎“2020 秋招算法岗诸神黄昏”，有可能救你一命。 |
 |
9
bigbigbigbug 2020-10-12 18:05:51 +08:00
交叉验证，我的理解是对数据取不同部分做训练和测试。比如啊，做时间序列预测，123456 月份预测 7 月份挺准的，234567 预测 1 准吗，就多试几下
|
Select Language