深入解析Python中的交叉验证法和留出法

简介：
本篇文章详细探讨了Python编程语言中常用的两种机器学习模型评估技术——交叉验证法与留出法。文中不仅解释这两种方法的工作原理，还提供了实际应用示例代码，帮助读者理解和掌握如何在实践中有效地使用这些工具来提高预测模型的准确性。 在机器学习领域，我们通常使用训练集来训练模型，并用测试集评估模型的性能。我们的目标是使模型在测试集上的表现最佳。然而，在实际应用中，往往只有一个包含m个观测数据的数据集D，需要同时用于训练和验证阶段。 为了实现这一目的，我们需要对原始数据进行划分。理想的划分方法应当满足以下三个标准： - 训练样本数量足够多； - 模型的计算复杂度在可接受范围内； - 应尽量减少不同分组方式带来的结果差异性。 我们将详细探讨留出法和交叉验证这两种常见的模型评估策略，并提供Python代码实现。自助法（Bootstrapping）的相关内容将在后续文章中进行介绍。 1. 留出法 这是最直接且广泛使用的方法，其核心思想是简单明了的。