原理:将原始数据集划分为k个子集,将其中一个子集作为验证集,其余k-1个子集作为训练集,如此训练和验证一轮称为一次交叉验证。交叉验证重复k次,每个子集都做一次验证集,得到k个模型加权平均k个模型的结果作为评估整体模型的依据。

注意点:k越大,不一定效果越好,而且越大的k会加大训练时间;在选择k时,需要考虑最小化数据集之间的方差(方差是衡量源数据和期望值相差的度量值),比如对于2分类任务,采用2折交叉验证,即将原始数据集对半分,若此时训练集中都是A类别,验证集中都是B类别,则交叉验证效果会非常差。

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