十倍交叉验证

交叉验证(Cross Validation，CV）是用来验证分类器的性能一种统

计分析方法，基本思想是在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set)，另一部分做为验证集(validation set)，首先用训练集对分类器进行训练，在利用验证集来测试训练得到的模型(model)，以此来做为评价分类器的性能指标。常见CV的方法如下: 1) Hold-Out Method

将原始数据随机分为两组,一组做为训练集，一组做为验证集，利用训练集训练分类器,然后利用验证集验证模型，记录最后的分类准确率为此Hold-Out Method下分类器的性能指标。此种方法的好处的处理简单，只需随机把原始数据分为两组即可，其实严格意义 Hold-Out Method并不能算是CV，因为这种方法没有达到交叉的思想，由于是随机的将原始数据分组，所以最后验证集分类准确率的高低与原始数据的分组有很大的关系，所以这种方法得到的结果其实并不具有说服性。

2) K-fold Cross Validation(记为K-CV)

将原始数据分成K组(一般是均分)，将每个子集数据分别做一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集,这样会得到K个模型，用这K个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此K-CV下分类器的性能指标。K一般大于等于2，实际操作时一般从3开始取，只有在原始数据集合数据量小的时候才会尝试取2。K-CV可以有效的避免过学习以及欠学习状态的发生，最后得到的结果也比较具有说服性。 如： 10-fold cross-validation 就是十折交叉验证，用来测试精

度。是常用的精度测试方法.将数据集分成十分，轮流将其中9份做训练1份做测试，10次的结果的均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10倍交叉验证 求均值，例如10次10倍交叉验证，更精确一点。

3) Leave-One-Out Cross Validation(记为LOO-CV)

如果设原始数据有N个样本，那么LOO-CV就是N-CV，即每个样本单独作为验证集，其余的N-1个样本作为训练集，所以LOO-CV会得到N个模型，用这N个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此下LOO-CV分类器的性能指标。相比于前面的K-CV，LOO-CV有两个明显的优点：

① 每一回合中几乎所有的样本皆用于训练模型,因此最接近原始样本的分布,这样评估所得的结果比较可靠。

② 实验过程中没有随机因素会影响实验数据,确保实验过程是可以被复制的。

但LOO-CV的缺点则是计算成本高，因为需要建立的模型数量与原始数据样本数量相同，当原始数据样本数量相当多时，LOO-CV在实作上便有困难几乎就是不显示，除非每次训练分类器得到模型的速度很快，或是可以用并行化计算减少计算所需的时间。

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