论文摘要
统计机器学习中评判模型好坏的准则,必须权衡模型的复杂度与训练数据的拟合优度.常用于评价模型好坏的方法包括AIC,BIC,Cp准则,交叉验证等.而在预测误差的估计中,使用最简单且最广泛的方法是交叉验证方法.考虑最广泛使用的标准K折交叉验证的两种选择方式:投票和平均.实验对照了模型选择中这两种不同的选择方式的差异,为将来人们在进行这两种方式的选择时作参考.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 侯利君
关键词: 交叉验证,模型选择,投票,平均
来源: 数学的实践与认识 2019年09期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 数学,自动化技术
单位: 忻州师范学院数学系
分类号: TP181;O212
页码: 188-192
总页数: 5
文件大小: 317K
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