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主题:cross-validation
楼主
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MicroSat
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2020-10-14 23:26:20
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问一个cross validation的问题。
假设是5折 cross validation。k=5.
把样本分割成5份,a1,a2,a3,a4,a5
用其中的每一份ai作为测试集,其他作为训练集。这样模型实际训练5次。
每一次都有一批性能参数。
请问综合这5次循环,最终也有一批性能参数。这最终的性能参数是如何确定的呢?
谢谢!
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FROM 129.120.103.*
5楼
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MicroSat
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2020-10-19 11:38:18
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谢谢!一般svm的模型是怎么处理这个5-fold cross validation的?
还有,random forest是如何处理这个5-fold cross validation的?
是简单的把5次的性能进行平均吗? 比如每一次的sensitivity, accuracy等,都进行平均。
【 在 laoqi 的大作中提到: 】
: 原则上是看5次计算后综合到一起的结果。当然,如何将5次运算综合到一起,取决于你的模型。
--
FROM 47.185.45.*
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