R语言做机器学习，交叉验证还需要划分数据集为训练集和测试集嘛？

Question

在做R语言机器学习回归时，使用交叉验证进行模型评估，需要划分出训练集和测试集嘛（比如按照7:3划分训练集测试集这种）？如果不需要划分，在做实测值和预测值拟合时，是不是用所有的数据做图？

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

在进行机器学习模型的训练与评估时，无论是使用交叉验证还是其他的评估方法，通常都需要将数据集划分为训练集和测试集。

1. 为什么需要划分训练集和测试集？

   • 过拟合与欠拟合的问题：如果不划分训练集和测试集，模型可能会在训练数据上表现得很好，但在未知数据上表现不佳，这可能是因为模型过于复杂导致了过拟合。通过划分数据集，我们可以在测试集上评估模型的泛化能力。
   • 模型评估的公正性：测试集用于评估模型性能，确保评估结果的公正性。如果直接使用全部数据进行训练和评估，那么评估结果可能会受到训练数据的影响，导致评估结果不准确。

2. 关于交叉验证：

   • 交叉验证是一种模型评估方法，它使用不同的数据子集进行训练和验证。即使使用交叉验证，仍然需要划分训练集和测试集。在交叉验证中，数据被分成多个子集，其中一部分用于训练，另一部分用于验证模型性能。划分训练集和测试集的目的是确保验证结果的有效性。

3. 关于数据集的划分比例：

   • 数据集的划分比例（如7:3）可以根据具体的数据量和业务需求进行调整。常见的划分比例是70%-80%的数据作为训练集，剩下的作为测试集。但最重要的是要确保测试集的数据具有代表性，能够真实反映数据的分布情况。

4. 关于回归模型的预测值与拟合图：

   • 在完成模型的训练和评估后，如果要进行预测值的拟合图制作，通常会使用所有的数据（包括训练集和测试集）进行绘图。这是因为模型的最终目标是预测所有数据的趋势或关系，而不仅仅是训练集的数据。因此，使用所有数据来展示模型的预测效果更为全面和准确。

综上所述，在进行机器学习回归时，即使使用交叉验证进行模型评估，也需要将数据集划分为训练集和测试集。这样做是为了确保模型评估的公正性和准确性。