在做机器学习过程中，使用了交叉验证，但是交叉验证后该如何办呢？模型需要保存下来进行预测，但是如何保存交叉验证后的模型呢？
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- 2022-11-28 17:33回答 2 已采纳 每一次交叉验证都应该生成新的模型，每一次预测完后有一个评估结果，多次评估，那就是多个结果。
- 2022-05-27 22:49回答 3 已采纳 如果你能接受调包的话，就是下面这样我这里是以决策树模型为例的：k折交叉验证 # 代码实现 from sklearn.model_selection import cross_val_score acc
- 2022-03-24 17:44回答 1 已采纳 K折交叉验证每次训练都是独立的，这样取平均才有意义。 你说的上一次训练的基础上是xgboost模型本身特点，和交叉验证没有关系的。
- 2023-04-13 10:16九灵猴君的博客 交叉验证（cross-validation）是一种常用的模型评估方法，在交叉验证中，数据被多次划分（多个训练集和测试集），在多个训练集和测试集上训练模型并评估。相对于单次划分训练集和测试集来说，交叉验证能够更准确、更...
- 2023-02-21 23:52回答 2 已采纳 交叉验证是一种在机器学习中常用的评估模型性能的方法。它的基本思想是将数据集分成若干个互不重叠的子集，然后利用其中的一部分子集作为测试集，而将其他子集作为训练集，这样可以对模型进行多次训练和测试，以获得
- 2022-03-29 20:00回答 1 已采纳 我觉得可能是数据的问题。我之前做叶绿素，验证集也是一直低于训练，但是这是没问题的，可能是数据量太小的缘故，但是我那个数据量提升也还是验证loss低于训练
- 2019-08-03 16:43回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/weixin_42892943/article/details/95195272
- 2023-05-08 08:40小白的努力探索的博客 K折交叉验证
- 2021-11-16 15:33回答 1 已采纳 如你所说，它最终是一个模型的评价指标，用于评价模型的能力。 用k折交叉，是为了尽可能消除因为数据的划分带来的波动，选取平均结果很大程度上减小了因为某次数据划分失衡带来的误差；取极值其实是放大了这个误差
- 2023-03-06 19:56回答 2 已采纳 该回答引用ChatGPT K折交叉验证和CV（Cross Validation）交叉验证是同一概念的两种不同叫法，它们指的是一种常用的评估机器学习模型性能的方法。 在K折交叉验证中，将数据集随机分成
- 2023-01-13 14:20回答 1 已采纳 ROC曲线的面积取值范围是0到1，而AUC值为1表示模型完全可以将正样本和负样本区分开来，这个模型性能非常好。在交叉验证中，ROC面积为1可能是由于样本分布导致的，比如说训练集中正样本和负样本分布比例
- 2021-02-16 13:06测试开发abbey的博客 3. sklearn的交叉验证 3.1. 计算交叉验证的指标 3.1.1. cross_validate 函数和多度量评估 3.1.2. 通过交叉验证获取预测 3.2. 交叉验证迭代器 3.3. 交叉验证迭代器–循环遍历数据 3.3.1. K 折 3.1.3.2. 重复 K...
- 2022-03-15 12:13回答 2 已采纳 10×10交叉验证是将数据集分成十份，轮流将其中9份做训练1份做验证，10次的结果的均值作为对算法精度的估计，以此进行10次10折交叉验证求均值这是一个例子 # -*- coding: utf-8 -
- 2024-04-25 16:09禅与计算机程序设计艺术的博客 嵌套交叉验证：评估AI模型性能的技巧 1.背景介绍 1.1 模型评估的重要性 在机器学习和人工智能领域中,评估模型的性能是一个至关重要的步骤。准确评估模型在新数据上的泛化能力,可以帮助我们选择最佳模型,调整超参数,...
- 2016-03-18 10:28百川AI的博客 我觉得首先有必要简单说说交叉验证，即用只有一个训练集的时候，用一部分数据训练，一部分做测试，当然怎么分配及时不同的方法了。1）k-folder cross-validation:k个子集，每个子集均做一次测试集，其余的作为训练集...
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