Validación cruzada
Este método es relativamente simple y fácil de entender. Consiste en dividir un conjunto de datos grande en k conjuntos de datos pequeños, de los cuales k-1 se usa como conjunto de entrenamiento, el restante se usa como conjunto de prueba, y luego se selecciona el siguiente como conjunto de prueba y el resto Los k-1 de se utilizan como conjunto de entrenamiento, y así sucesivamente. Entre ellos, el valor de k es más importante Se menciona en el libro que generalmente se usa 10 como el valor de k (la razón específica no está clara). Este método también se denomina 'validación cruzada de k veces (validación cruzada de k veces)'. El resultado final es el promedio de estas 10 verificaciones. Además, existe otro método de validación cruzada que es Leave-One-Out (LOO). Como sugiere el nombre, k es igual a la cantidad de datos en el conjunto de datos, y solo uno se usa como conjunto de prueba a la vez, y el resto se usa como Conjunto de entrenamiento, el resultado de este método se acerca más al valor esperado de entrenar todo el conjunto de prueba, pero el costo es demasiado grande.