Evaluation of Sampling and Cross-Validation Tuning Strategies for Regional-Scale Machine Learning Classification
比较了不同抽样方法(随机,分层等比随机,分层不等比随机,人为),不同交叉验证方法(k折,留一法,蒙特卡洛),不同样本范围大小的效果,最后都是用SVM分类
结果是k折验证最好,人为选择样本最差。小范围小样本的效果和分布广泛的样本的效果差不多,说明了如果取样困难,小样本也是能用的
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