交叉验证

交叉验证是一种将单个数据集划分为子集的方法，并用于验证模型的准确性。一般来说，这涉及到将数据划分为一个训练集和一个测试集。模型使用训练集进行拟合，然后用测试集进行评估。

交叉验证是衡量模型准确性和可靠性的一个重要工具。它有助于减少过度拟合，过度拟合发生在一个模型过于复杂，与用于训练它的数据过于接近。这使得模型更难对它以前未见过的数据做出准确的预测。交叉验证确保了模型有足够的灵活性，可以在不过度拟合的情况下归纳到不同的数据。

交叉验证的最简单形式是k-折交叉验证。这种技术涉及到将数据集划分为k个子集，其中k是折的数量。每个褶皱都被用来评估一次模型。通过计算平均误差来评估该模型。折叠的数量可以根据数据集的大小和训练实例的数量而变化。

交叉验证是一项重要的技术，用于评估模型的准确性和提高预测的可靠性。这种技术被应用于各种领域，包括机器学习、数据科学和网络安全。通过分割数据集和使用系统验证方案，研究人员可以验证模型是否准确，是否对用于训练的数据过度拟合。