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机器学习中的“交叉验证（Cross Validation）”

[问答题]
机器学习中的“交叉验证（Cross Validation）”是什么？
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怕黑的三文鱼许愿面试顺利头像 怕黑的三文鱼许愿面试顺利
交叉验证是一种评估方法，具体指的是将学习器分为k份，每次从k份中挑选一折作为测试集，其余均为训练集进行训练和测试，将这样的步骤重复多次，直到每一份都曾作为测试集后停止的一种评估方法，又叫k折交叉验证
发表于 2025-10-29 21:09:38 回复(0)
Superluckychang头像 Superluckychang
交叉验证是指将数据集分成若干份，分成几折，每次取其中的一折作为测试集，其他部分都为训练集，轮流进行训练和测试，最终综合平均的测试结果评估性能。可以更加科学的评估模型的泛化能力。
发表于 2026-01-11 17:26:52 回复(0)
丢失的Ning头像 丢失的Ning
将数据集分成多份，每份轮流作为测试集，其余作为训练集进行多次实验，综合分析实验结果
发表于 2025-10-21 15:45:54 回复(0)
牛客936341071号头像 牛客936341071号
交叉验证是指将数据集分成若干份，分成几折，每次取其中的一折作为测试集，其他部分都为训练集，轮流进行训练和测试，最终综合平均的测试结果评估性能。可以更加科学的评估模型的泛化能力。
发表于 2025-09-23 22:59:14 回复(0)
被加薪的垂耳兔很想奋斗头像 被加薪的垂耳兔很想奋斗
将数据进行多次分组 轮流训练，测试模型，可以更好地评估模型的泛化能力
发表于 2025-09-20 10:23:11 回复(0)
ssp到手了的可乐很想去上海头像 ssp到手了的可乐很想去上海
交叉验证：将数据进行多次分组，轮流训练，测试模型，主要目的是为了提高模型的泛化能力。
发表于 2025-09-12 19:49:18 回复(0)
追风者的少年头像 追风者的少年
目的是提高模型的泛化能力。方法是将数据分成k份，按顺序每一次去除一份作为测试集，其他的作为训练集禁训练，最后讲K次训练的评估结果进行平均，作为最后模型的输出结果。
发表于 2025-09-03 16:44:51 回复(0)
哈罗罗头像 哈罗罗
交叉验证是评估机器学习模型性能的方法，通过将数据平均分成N分，其中一份作为测试集，其余N-1份数据作为训练集，轮流每一份数据作为测试集，最终综合各次评估结果，以提高模型的泛化能力。
发表于 2025-08-29 14:17:52 回复(0)
小码子12头像 小码子12
交叉验证就是将训练集均匀的分成n份，拿出其中一份作为验证集，其他作为训练集，每一次计算一个评分，经过n次训练，n次评估后，得到模型的最终评分为n次评分的平均值
发表于 2025-07-26 21:10:34 回复(0)
阿猫阿狗石头头像 阿猫阿狗石头
用有限数据多次测试模型
发表于 2025-07-25 16:43:21 回复(0)
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来自：机器学习-牛客面经八股
难度：
10条回答 351浏览

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